主要观点总结
本文主要介绍了M+扩展框架，它是在MemoryLLM基础上的长期隐空间记忆扩展。该框架通过将过期隐藏向量写入CPU侧长期记忆池，并用协同检索器拉回最相关记忆，将8B级模型的有效记忆跨度从原本的不到20ktokens提升到160ktokens以上，同时显存占用保持不变。文章还介绍了M+的背景、关键改进、实验结果和技术支撑。
关键观点总结
关键观点1: M+扩展框架介绍
M+是在MemoryLLM基础上的长期隐空间记忆扩展框架，通过将过期隐藏向量写入CPU侧长期记忆池，提高模型的有效记忆跨度。
关键观点2: M+的背景和缺陷
上下文窗口并不能直接等价于记忆，现有记忆模型存在冗余、冲突难解和多模态能力弱等问题。
关键观点3: M+的关键改进
M+通过引入长期记忆，探索隐空间的Memory，既压缩又可端到端训练，更接近人类在神经激活中存储信息的方式。
关键观点4: M+的实验结果
M+在Longbook-QA和Longbook-Event-QA数据集上获得更强大的性能，有效记忆跨度从50k提升到160k，且在SQuAD数据集上表现出远超MemoryLLM-7B的信息留存能力。
关键观点5: 未来研究方向
未来将继续研究更高效的存储机制、更智能的检索策略，以及与多模态输入更自然融合的隐空间记忆架构。
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