记忆张量发布 MemT 1.0：首个记忆原生基座模型，支持参数化记忆更新

记忆张量发布 MemT 1.0，这是业内首个将历史编码为内部状态的记忆原生基座模型，包含 288B 参数的 Flash 版和 36B 参数的 Nano 版。MemT 1.0 在 SWE-bench Verified 上通过注入经验将平均成功率从 66.07% 提升至 69.73%，且在 128K 历史下推理速度比完整上下文方案快 1.86 倍，已开源至 GitHub 和 HuggingFace。