Engramo用强化学习训练模型使用动态记忆
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Engramo用强化学习训练模型使用动态记忆
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AI 综述
Engramo团队发布研究，提出用强化学习训练模型使用持续演化的文本记忆系统；实验显示，模型仅在旧版笔记上训练一次，即使笔记后续经过2300万token编辑，仍能保持有效，且训练成本远低于构建笔记本身。 该系统包含笔记、wiki和skill文件等文本资料。研究重点是让模型在记忆内容不断被修改时，仍能检索并利用相关信息；目前结论来自Engramo团队的博客及其实验描述。
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最新进展11月5日 13:30
Engramo 新研究：用 RL 训练模型善用持续演化的笔记系统报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- AGI HuntEngramo 新研究：用 RL 训练模型善用持续演化的笔记系统
Engramo 团队发布新研究，用 RL 提升模型利用文本记忆系统中笔记、wiki 和 skill 文件的能力。仅在旧版笔记上训练一次，即使笔记经历 2300 万 token 的编辑仍能保持有效，且训练成本远低于构建笔记本身。
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