本文介绍了一种面向长期记忆优化的新框架,有效突破了传统RAG在长期记忆管理与持续学习承载能力方面的结构性限制。实验表明,该框架显著提升了长期记忆稳定性与长期学习准确率,后者较基准模型提高达38%。其设计兼顾记忆固化与知识动态更新,为需长期积累与迭代演进的智能系统提供了可扩展的技术路径。
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