发布了什么
2026 年 10 月 7 日,上海初创公司 记忆张量(MemTensor) 宣布开放 Metis,并称其为全球首个"记忆基础模型"(公司自述)。权重已上架 Hugging Face,提供 4B、9B、27B 三种规模,基于 Qwen3.5;技术论文(arXiv 2607.26760)于 8 月发布。
要解决的问题
目前智能体的记忆几乎都是 外部 的(向量库、RAG、把摘要塞回提示词),需要额外系统、消耗 token,模型也学不会该记什么。
原理
- 在每个全注意力层加入 Metis 模块:跨交互持久存在的 记忆矩阵,以及决定 存什么 的学习参数
- 通过压缩状态更新记忆(Gated Delta Network),用 记忆注意力 读取,相当于把历史放进提示词却 不付 token 成本
- 推理时 权重冻结,只有记忆通过前向计算更新,无需梯度
局限
这是 原型:单次更新 超过几百词性能下降,长轨迹出现 干扰与语义混淆,评测多基于合成数据。
公司背景
据 The Yangtzeer,公司 7 月融资约 1 亿元(华为哈勃投资等),9 月再获一轮,自称服务 500 多家企业客户。
对企业的意义
- 原生记忆仍处研究阶段,生产环境 RAG 更成熟、可审计
- 隐私:在模型内部状态中删除或审计特定数据更难
- 可在实验环境 试用 4B、9B
- 商用前 核实许可证
来源
- GitHub, MemTensor/Metis: https://github.com/MemTensor/Metis
- arXiv 2607.26760 (Metis: Memory Foundation Model): https://huggingface.co/papers/2607.26760
- The Yangtzeer (2026-10-09): https://yangtzeer.com/news/startups/memtensor-memory-native-ai/
- State of AI (Substack): https://stateai.substack.com/p/metis-llm-memory-without-the-cumbersome
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