斯坦福团队开源 Memorilla 代码与检查点

斯坦福团队（snap-stanford）开源了 Memorilla 的训练与评估代码及模型检查点。这套记忆系统把整份文档集合压缩成固定 16 个与查询相关的记忆 token，交给冻结的 LLM 使用。团队称，在 FactKG 上它以 84.33% 的准确率超过全文档输入的 80.43%，且 token 用量少 108 倍；在 TextWorld 上，智能体平均成功率从 18.6% 提升到 24.2%。 运行需 Linux、CUDA GPU 和 Python 3.11，官方配方在 NVIDIA H100 80GB 上运行；单卡 80GB 可启动，首次运行下载约 25GB 模型和 37MB 测试集。用 4 张 H100 跑完三阶段约需 19 小时、下载约 310GiB 数据与嵌入，单卡评估全部八个基准约 15 分钟。

AI 根据报道生成 · 50 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。