Martes 20 de octubre de 2026 ·
Memory Tensor (记忆张量) lanza MemT 1.0, modelos de IA con memoria integrada en su arquitectura, de hasta 288.000 millones de parámetros
Memory Tensor presenta MemT 1.0, una serie de modelos que integra la memoria dentro del Transformer en lugar de usar una base de datos externa. Incluye Nano (36.000 millones de parámetros, 3.000 millones activos, basado en Qwen3.6-35B-A3B) y Flash (288.000 millones, 17.000 millones activos, basado en DeepSeek-V4-Flash). En pruebas con SWE-bench Verified, los agentes con experiencia, tanto textual como de memoria integrada, crearon primero pruebas de reproducción antes de modificar el código.
Qué significa
Cambia dónde vive la experiencia de la IA: en lugar de consultarla en una base externa, queda dentro del modelo. Facilita reutilizar métodos aprendidos, pero borrar, explicar o restaurar lo guardado exige mecanismos adicionales.
Fuentes originales
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- QbitAI 量子位 (CN)Leer la noticia completa en QbitAI 量子位 (CN)
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