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MLPMemory
MLP Memory: A Retriever-Pretrained Memory for Large Language Models
把 kNN 检索词分布蒸馏进独立 MLP，以概率融合增强语言模型知识利用并降低在线检索延迟。
MemGPT
MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems
MemGPT 以虚拟内存式分层存储、队列驱逐和心跳函数调用管理固定窗口上下文；在历史回忆、文档问答与嵌套检索中取得提升，效果取决于底座模型持续调用工具的能力。
GenMem
GenMem: Generative Symbolic Memory for Self-Evolving Harness
GenMem以生成式SID统一经验记忆读写并保持地址稳定，完整训练系统取得收益，但组合泛化与评测划分仍需补强。
REMORY
REMORY: Learning Residual Memory for Context Compaction
REMORY 以摘要条件软记忆补偿上下文压缩，改善来源归属与智能体决策；生成费用下降尚未计入记忆网络计算。
Metis
Metis: Memory Foundation Model
Metis以固定状态和可学习读写实现无在线梯度的跨轮次记忆，节省存储与查询成本，但长期容量、遗忘和指令遵循仍受限。
ExplicitLM
ExplicitLM: Decoupling Knowledge from Parameters via Explicit Memory Banks
通过可读 token 记忆和两阶段可训练检索改善预置事实召回，知识编辑效果及同知识条件对比仍待验证。
LLM-Memory
Memory for Large Language Models
以表示、更新动态和持续性三轴统一模型级记忆，细分写入与管理规则，并分析混合架构的召回、干扰和资源取舍。
Sleep
Language Models Need Sleep: Learning to Self-Modify and Consolidate Memories
Sleep 用更新前自蒸馏与慢层专家巩固记忆，再通过 Dreaming 改善适配，收益受任务协议与容量成本限制。
JitMem
Just-in-Time Memory: Learning to Curate Task-Adaptive Memory for LLM Agents
JitMem 保留原始轨迹，在当前任务已知时整理记忆，并以同任务奖励训练整理器；多个基准受益，但总成本和收益范围仍需区分。
EDA
Erase-then-Delta Attention: Decoupling Erase and Write Addresses in Delta-Rule Linear Attention
EDA 先沿独立地址清理记忆，再执行 delta 修正写入；混合模型平均分提升，但长上下文逐项优势与历史回忆均有边界。
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