陈丹琦高徒与Meta合作，推出新方法增强大模型记忆力

本文介绍了一项关于利用4k窗口长度的大模型读取长文本的新方法。由普林斯顿的华人博士生团队开发的MemWalker树形记忆策略能够突破模型窗口长度限制，使模型可以阅读超过1.2万个token的长文本。这一方法不仅可以回答各种问题，而且只需通过prompt就可以完成整个实现过程，无需额外训练。源自《量子位》的这篇文章中还包括了原文的链接，读者可以点击原文链接获取更多信息。若对文章内容有疑问，可联系作者微信号QbitAI进行进一步了解。