复旦 Remory 论文：软记忆 token 压缩上下文，仅用 5.2% 输入逼近全上下文效果

pmttyji · reddit · 2026-10-20

复旦团队发布 Remory 论文，针对长程 agent 历史压缩后信息丢失的问题，提出在文本摘要之外附加一段有界的软记忆 token。

• 神经记忆网络根据摘要生成辅助 token，追加在摘要后，相当于沿序列维度的残差连接，帮助冻结的 LLM 逼近有完整历史时的输出。
• 在 SummHay 基准上，几乎不损失洞察覆盖率的前提下显著提升来源归因，仅用 5.2% 的输入位置即接近全上下文联合分数。
• Qwen3.8-27B 与 GLM-5.3-Flash 在长程 agent 基准上均有一致增益，BrowseComp 与 Terminal-Bench 2.1 上重复工具输出和工具错误明显减少。
• 论文、代码与模型已在 arXiv、GitHub、HuggingFace 开源。

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