Engram 研究:RL 训练可教会模型善用文本记忆且成本更低
canaesseth · x · 2026-11-05
Engram 团队发布新博客,研究持续学习中强化学习如何与基于文本的记忆互补:训练不是内化新知识,而是让模型学会如何使用自己的笔记。关键发现:相比构建笔记本身,训练成本低得多,且即使经过数百万 token 的记忆编辑,模型表现依然稳健。作者称这让 agent 更智能、更具成本效益、更鲁棒。
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