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为Transformer注入长期记忆：Memo框架通过“学会做摘要”解决具身智能核心挑战
牛津大学研究团队提出Memo框架，为Transformer模型注入长期记忆能力。该框架模仿人类笔记行为，让模型自主生成任务相关的摘要标记，通过动态记忆缓冲区存储和检索关键信息，解决了传统Transformer在长序列任务中的记忆限制问题。实验表明Memo在具身智能任务中性能优异，上下文标记减少8倍，同时保持强大的长时域推理能力。
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