MemFold 用 256 个软记忆向量拓展 LLM 上下文，带来 4 倍提速

MemFold 将任意长度的对话历史压缩为 256 个连续潜向量构成的固定预算软记忆，读取模型可像处理标准 token 一样直接接入，在 PersonaMem-128K、PrefEval 和 LongMemEval 等基准上达到或超越全上下文准确率，同时使可用用户上下文翻倍并大幅降低推理开销。