메모리 증강 모델(M+)은 캘리포니아 대학교 샌디에이고 캠퍼스와 여러 연구팀이 2025년 5월 30일 제안한 MemoryLLM 기반 메모리 증강 모델입니다. 장기 정보 유지 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.M+: 확장 가능한 장기 메모리를 통한 MemoryLLM 확장".

M+는 장기 메모리 메커니즘과 공동 훈련된 검색기를 통합하여 텍스트 생성 과정에서 관련 정보를 동적으로 검색합니다. 연구팀은 다양한 벤치마크를 통해 M+를 평가했으며, 실험 결과 M+는 MemoryLLM 및 최근의 강력한 기준 모델보다 월등히 우수한 성능을 보였고, 유사한 GPU 메모리 오버헤드로 지식 보존 용량을 2만 개 미만의 토큰에서 16만 개 이상의 토큰으로 확장했습니다.