Stratum 论文提出跨会话仓库记忆架构

Yuvraj Sehgal 等人在 arXiv 发布论文，提出名为 Stratum 的分层仓库记忆方法，让编码智能体的知识跨会话保留并随仓库存储。论文称，一个继承前一会话记忆（由不同模型写入）的新智能体在 24 次试验中 21 次定位到根因文件，而仅检索的基线为 6 次；对一百万节点的存储检索中位耗时 1.7 毫秒。 作者的理由是：中等规模项目的代码已超过最大生产上下文窗口，KV cache 存储代价是指定文本的 10^4 至 10^5 倍；而 752 个真实 bug 修复提交中位数只改 2 个文件，瓶颈在于选择而非容量。

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。