记忆张量正式发布并开源MemT 1.0记忆原生大模型。该模型将记忆内化进底层架构，通过训练学会读写、更新和调用记忆。团队用340亿token数据分两步训练，引入Mixture-of-Storage（MoS）架构，在11项系统记忆基准测试中，MemT-1.0-Flash和MemT-1.0-Nano均分分别达50.6和47.0，领先最强参数化记忆基线12.5分和8.9分。
