EvoEmbedding

EvoEmbedding 是一个面向长上下文检索与智能体记忆建模的可演化表征学习框架。它摒弃传统静态文本嵌入范式，通过顺序处理输入流，动态维护一个有界FIFO结构的隐式记忆队列（Latent Memory Queue），并联合历史记忆与当前文本生成上下文敏感、时序感知的可演化嵌入（Evolvable Embeddings）。核心特点包括原生记忆机制、低开销持续状态更新、对语义漂移和时间顺序的高度敏感性。适用于需要高精度长程依赖建模的场景，如智能体记忆系统、长文档问答、对话状态追踪及RAG中的上下文感知检索。