delta-Mem

delta-Mem 是一种面向大语言模型的轻量级在线记忆机制，通过低维关联记忆状态与 delta 规则动态更新，在推理过程中实时写入新交互信息，避免长上下文膨胀或静态参数记忆的僵化问题。其核心技术包括冻结主干网络+可学习记忆适配器、三种写入策略（TSW/SSW/MSW）及高效仿射扫描内核，支持 Qwen3 和 SmolLM3 等主流模型。适用于需要长期交互记忆的智能体场景，如对话代理、多轮任务协作与知识渐进式积累等对内存效率和动态性要求较高的应用。