ICLR 2026 | LightMem：降低大型模型的长期记忆成本
大规模预训练模型虽然表现出色，但在处理“长对话、多轮交互和跨任务”等复杂场景时，依然面临两大挑战：其一为上下文窗口的限制，在对话持续增长的情况下容易出现信息过载；其二是中间环节的信息丢失问题，即便能容纳所有数据也不一定能有效利用。因此，引入“外部记忆系统”成为必要：将对话内容储存于长期记忆，并在需要时进行检索。然而这一方案的实际应用却带来高成本的问题：频繁调用大模型执行总结和提取、实时解决冲突以及
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