動察 Beating AI 快訊,騰訊混元將 Hy Memory 升級到 2.0,一次性開源記憶框架、專用模型和 MemHub 應用。
今年 5 月推出的 1.0 主要處理聊天記憶。它能追蹤同一件事的前後變化,發現並處理矛盾,還能從多次對話中歸納用戶沒有明說的習慣。用戶改變偏好後,系統可以保留舊記錄,同時記住最新決定。
2.0 新增工作記憶和代碼記憶。它會記錄一項任務做到了哪一步、採用過什麼方案、最後結果如何。遇到相似任務,還會檢查過去的經驗是否適用。代碼記憶更進一步,能結合 Git 記錄追蹤文件和函數的修改歷史。即使某段代碼後來被回滾,也能找回當時的改動,查清之前試過哪些辦法。
配套的 MemHub 則把記憶打通到不同 AI 工具。Cursor、Codex、Claude Code 等 10 款工具可以共用一份本地記憶。用戶授權後,MemHub 能導入歷史對話,並持續同步新記錄。比如在 Cursor 中確定了項目規範,換成 Codex 繼續開發,也能直接找回,不必重新交代。
騰訊還訓練了專用模型 Hy-Memory-30B-A3B,總參數 300 億,每次僅激活約 30 億。它專門負責篩選、整理和更新記憶,也能接入 Mem0、MemOS 等現有框架。騰訊測試了四套記憶系統,平均得分 55.49,略高於 Opus 5 的 54.62。
