MemDuet双过程记忆长上下文推理框架

Jiangcheng Song等人提出 MemDuet 双过程记忆框架：用小语言模型从原始上下文中快速、并行地选择证据（System 1），用大语言模型按文档顺序验证并执行记忆更新（System 2），训练分三阶段——System 1 监督微调、System 2 的 GRPO、双策略联合优化。 该设计借鉴卡尼曼的“快思考与慢思考”区分，目标是让两个模型协同完成长上下文推理；论文于 2026 年 10 月 15 日发布在 arXiv 的 cs.CL 分类下。框架的实际效果尚未在报道中给出评测数据。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。