基础原理

具有推理时记忆能力，通过可微的记忆模块实现信息的存储、检索与遗忘，使用神经网络的多层级抽象和非线性建模，通过数据依赖的自适应遗忘因子和自适应学习率，实现记忆强度的动态调节。

既能通过门控式更新保留长期依赖，又能基于输入分布特性灵活整合新知识。同时，设计稀疏记忆模块提升模型的记忆能力。