오픈소스 · 7일 이내 생성 · GitHub 별
392★
+235★ 기록 시작(10-20 19:22) 이후 · 지금 2위
니스파크 해설GitHub README 기준
10-20 오후 9위로 처음 잡혔고, 10-25 오후 2위를 끝으로 목록에서 빠졌습니다.기록 시작 이후 +235★ · 니스파크 수집 기록 14회 기준 (자동 문장)
MemT-1.0은 지속적으로 변화하는 메모리를 모델 연산의 일부로 통합한 메모리 기반 모델입니다. 동적 로컬 메모리와 학습 가능한 하이퍼 메모리를 결합해 추론 시 원래 문맥에 접근하지 않고 과거 정보를 유지하고 활용합니다. 모델 제품군은 MemT-1.0-Nano와 MemT-1.0-Flash로 구성됩니다.
- 01동적 로컬 메모리와 학습 가능한 하이퍼 메모리를 결합합니다.
- 02Mixture-of-Storage (MoS)로 메모리 용량 확장을 지원합니다.
- 03백본 준비 과정과 두 단계 학습 파이프라인을 구성합니다.
- 04코딩 작업에서 절차적 경험을 네이티브 메모리에 저장해 재사용합니다.
이런 분께
장기간 이어지는 코딩 작업에서 절차적 경험을 재사용하려는 사용자를 위한 에이전트 프레임워크를 제공합니다.
쓰기 전 확인원문 기준
- 설치에는 NVIDIA CUDA와 Python 3.11 이상을 갖춘 Linux 서버가 필요합니다.
- MemT-1.0-Nano 서버 실행 예제는 GPU 두 개를 사용합니다.
해설은 GitHub README(10-26 읽음)에 적힌 내용만 AI가 한국어로 정리했습니다. 원문에 없는 기능·수치는 넣지 않습니다. 원문 보기 →
수집 기록14회
| 10-25 19:22 | 2위 | 392★ |
| 10-25 13:22 | 2위 | 391★ |
| 10-25 07:22 | 2위 | 390★ |
| 10-24 19:22 | 2위 | 380★ |
| 10-24 13:22 | 2위 | 374★ |
| 10-24 07:22 | 2위 | 372★ |
| 10-23 19:24 | 1위 | 365★ |
| 10-23 13:23 | 1위 | 352★ |
| 10-23 07:22 | 1위 | 335★ |
| 10-22 07:22 | 1위 | 275★ |
| 10-21 19:22 | 4위 | 243★ |
| 10-21 13:22 | 4위 | 221★ |
| 10-21 07:22 | 4위 | 192★ |
| 10-20 19:22 | 9위 | 157★ |
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