Выложил на Hugging Face MemT 2.0: 36B и 293B параметров. Фишка — память вшита в архитектуру, работает через forward pass без градиентов и дообучения. Главное: • История сжимается во внутреннее состояние — модель читает и обновляет его на каждом проходе. • Не нужны ни RAG, ни переподача контекста, ни отдельный memory engine. • Обновление памяти не требует переобучения — экономия на ресурсах. Автор сравнивал на собственных тест-сьютах, не на публичных бенчмарках. Какая модель была базой — не названо. Обещанных raw traces пока нет. Что это значит: Альтернатива внешним memory-фреймворкам прямо в весах модели — но без независимых замеров верить результатам рано.