Spotlight 记忆架构发布，线性复杂度支持记忆增长

2026 年 10 月 3 日，AGI Hunt 报道，研究团队（成员包括 Christos Tzamos）发布 Spotlight 记忆架构。据该报道，这一架构可让大语言模型无需重新训练即可增强能力；其记忆能随所存储的信息持续增长，而在这一过程中 token 生成仍保持常数级成本，整体计算复杂度为线性。报道还称，Spotlight 在长上下文表现上超越传统注意力机制，并被视为迈向具备自主扩展能力的大语言模型的一步。截至目前，该事件仅有这一篇报道，尚无其他来源的独立确认或后续进展披露，报道中亦未给出具体的评测数据、对比基线与可复现细节。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。