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整合间隔 (N) 影响（本地拓扑下）： (N=5) 表现最佳，(N=2)、10、20 均更差 非单调效应： 太频繁（N=2）：经验证据不足时转化为程序，导致不稳定或过于具体的程序记忆 太稀疏（N=10, 20）：有用经验长期困在情景形式中，延迟重用 中等频率（N=5）：提供足够的重复证据形成可靠程序，同时足够快速赋能未来任务 总结 LLMA-Mem 是一个通过情景-程序-交互三元记忆架构实现 LLM 多智能体平台终身学习的框架，揭示了 "团队规模扩展" 与 "时间经验积累" 之间的非单调权衡关系 论文标题：Scaling Teams or Scaling Time?
官方给了一个很直观的演示。一张图，九个格子。每个格子分别描述不同的内容：隧道安全漫画、空间几何教学、出师表文体分析、物理抛体运动、寄生虫科普、医学图解、群论 Sylow 定理、银行内控信息图、细胞 DNA 结构对比。
国泰海通：科技主题整体进入震荡阶段 当前AI板块进入预期混沌与瓶颈期，随着估值快速下杀有望逐步走稳，宁德时代大额回购注销为市场提供了新的交易可能。