MemT-1.0 号称以参数记忆实现 RAG 级准确率：128K 历史下推理提速 1.86 倍

MemT-1.0 号称通过门控 DeltaNet-2 与 mixture-of-storage（MoS）将智能体经验内化进模型参数记忆，在 128K 历史长度下推理提速 1.86 倍、持久存储减少 66 倍。其 MemBench 得分 73.5、LocoMo 得分 65.1，训练共使用 34B token。该方案实际效果尚待第三方验证。