CoMem：通过检索经验学习预判失败

提出CoMem架构，将检索记忆作为参数记忆的输入，解决现有智能体将两者简单相加的局限。 在训练和推理阶段，CoMem利用检索案例生成分歧假设，在数学、代码等五个基准测试中展现强性能。 该方法支持小模型为更强求解器提供有效指导，并能泛化到分布外任务。