ZenBrain七层记忆架构论文修正评测说明

Alexander Bering 发布 ZenBrain 七层神经科学启发式智能体记忆架构论文修正版，并说明此前评测中受测的并非完整七层系统。修正版称，在 LongMemEval_S 的 500 道题上，被评测的分支是测试框架中评分类的 Python 移植，二分类判定正确率为 47.7%（95% 区间 43.3–52.1），Letta 与 Mem0 分别为 48.4% 和 47.2%；该分支以全上下文基线 1/109.7 的输入 token 达到其 91.3% 的准确率。 修正版还说明：开源库 0.5.1 中，衰减只作用于工作记忆，且没有重放；消融实验在模拟框架中用模拟值替换 15 个组件，并非生产代码；LoCoMo 上版本 8 的路由结果来自占位嵌入，改用 text-embedding-3-small 后，扁平变体的 F1 值 0.059 高于完整系统的 0.058。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。