Engramlab 新研究:RL 教模型用笔记,训练便宜且经百万 token 编辑仍稳健
_AustinCalvert_ · x · 2026-11-06
Engramlab 发布博客,研究 RL 如何补充文本记忆:让模型通过训练学会如何使用自己的笔记。核心发现:相比构建笔记本身,训练成本可以很低,且在数百万 token 的记忆编辑后仍出奇稳健。转发者 lefttailguy 总结:这是「长期本体论」——本地知识既让模型把事做得更好,也让学新东西更便宜;alpha 在于知道该写下什么、何时检索、以及关键地何时/如何修订。
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