Metis提出“记忆基础模型”原型，将持久且动态演化的记忆状态直接置于模型骨干中，并通过记忆注意力访问历史信息。项目采用大规模记忆训练数据和多种中期训练目标学习原生记忆过程；推理时模型权重冻结，记忆状态可通过前向计算自主更新，在线维护无需梯度。
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