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突破Agent长程推理效率瓶颈！MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法

AI Agent正在被要求处理越来越多复杂的任务。

但当它要不停地查资料、跳页面、筛选信息时，显存狂飙、算力吃紧的问题就来了。

针对这一难题，MIT和新加坡国立大学联合提出了MEM1框架。实验结果显示，7B参数MEM1模型的推理速度能达到传统14B模型的3.5倍，同时峰值上下文token（peak token）数量约为后者1/4。