騰訊開源 Hy Memory 2.0 專攻 AI 長期記憶
騰訊混元以開源形式發布 Hy Memory 2.0——一套專門解決 AI「記憶」問題的完整堆疊，包括 Hy-Memory-30B-A3B 記憶寫入器模型、處理對話／工作／代碼三類記憶的框架，以及 MemHub 管理層；權重已上載 Hugging Face 與 ModelScope。
重點一覽
- 開源堆疊：Hy-Memory-30B-A3B 模型＋框架＋MemHub 管理層
- 30B 模型（約 3B active 參數）負責外部記憶系統的寫入路徑
- 騰訊數字：長期記憶 benchmark 略勝 Claude Opus 5 及 DeepSeek V4.1 Flash
- 訓練方法：attributed reinforcement learning（arXiv 2610.22196）
AI 代理的記憶難題
AI 代理要執行長期任務，瓶頸往往不是推理能力，而是記憶——跨對話、跨工作、跨代碼的資訊如何寫入、整理同喺需要時攞返出嚟。Hy Memory 2.0 的思路是把「記憶」獨立成一個專門系統：Hy-Memory-30B-A3B 作為記憶寫入器，執行外部記憶系統內的寫入路徑；框架負責管理對話、工作與代碼三類記憶；MemHub 則是統一的管理層。訓練方法為歸因強化學習（attributed reinforcement learning），論文已上載 arXiv（2610.22196）。
資料來源：arXiv 2610.22196
