SelMem – selective reconstructive memory for LLMs

面向大语言模型的可选性重构记忆系统，让LLM能选择性地回忆与重用过往信息，提升推理一致性与上下文管理能力

突破传统记忆机制限制，实现更智能、可控的上下文记忆，推动LLM长期推理能力进步

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