alvelda 设想：像睡眠巩固记忆那样，把 agent 记忆练进模型权重
alvelda · x · 2026-11-06
alvelda 提出一个方向性想法：当前做法是训练静态的 base model，运行时 harness 累积记忆并附加到扩展 prompt 里，带来各种上下文管理难题。他设想改为用记忆做增量训练，把记忆嵌入模型本身，扩展 base model 后就不再需要靠 harness 管理膨胀的上下文——类比人脑在睡眠和做梦时巩固记忆的机制。
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