記憶張量推MemT 1.0 為AI自我改進補上記憶

RSI 焦點

RSI 指遞歸自我改進，即人工智能系統持續優化自身架構與能力。相關論文署名作者達 22 位，幾乎覆蓋業界頂尖研究力量，反映社群對此方向的高度重視。

核心問題

比自我改進本身更根本的問題，是一次改進如何成為下一次的起點。有效方法需要被保留，走過的彎路需要被識別，否則優化始終孤立，難以累積為持續演化。

外掛經驗庫

常規做法是為人工智能外接一個經驗庫，將操作方法與歷史教訓統一保存、檢索。這類外置記憶實現簡單，但與模型自身在理解深度及遷移效率上存在距離。

記憶原生路線

記憶張量方面的探索給出不同答案，即記憶原生：將記憶機制寫入模型架構本身，令經驗在系統運行過程中被承載與復用。MemT 1.0 即為此路線的產物，補上 RSI 的記憶拼圖。