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- 引入 MemoryRouterXL 与 v5/v6 流式多线程训练/编码管线 - 修复 prepare_memory_router_dataset 候选池重建缺陷（mega 家族 3568x 加速，输出逐字节相同） - 修复 v5 被破坏的拒答与多跳标签（train 未知样本 319 -> 16319，multi_hop 平均正例 1.00 -> 2.00） - 同存储预算下 V2-128 v6 逐轴 22/22 通过：Top-1 41.12% -> 94.62%，未知拒答 0.00% -> 100.00% - 记录三条被实测推翻的显然优化（logits_to_keep=1 反而慢 55%、XL 容量未带来收益） - 记忆手术跨架构可移植性 14/14，读写关闭时与原生模型逐位相同
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Python
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Python
"""Dynamic Memory Lab: small, reproducible architecture experiments."""
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from .model import DynamicMemoryConfig, DynamicMemoryLM
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from .qwen_integration import QwenDynamicMemoryModel, QwenMemoryConfig, load_qwen_base, load_qwen_dynamic
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from .tiered_memory_store_v2 import TieredMemoryStoreV2
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__all__ = [
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"DynamicMemoryConfig",
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"DynamicMemoryLM",
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"QwenDynamicMemoryModel",
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"QwenMemoryConfig",
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"load_qwen_base",
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"load_qwen_dynamic",
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"TieredMemoryStoreV2",
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]
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