本文探讨了大窗口对智能体记忆的影响。尽管大窗口可以容纳更多上下文，但无法解决智能体在会话间的连续性问题。智能体的记忆需要独立的持久化层，而非仅依赖上下文窗口。Redis提供了短期和长期记忆的解决方案，帮助智能体在会话间保持一致性。
该文章介绍了一种基于大窗口的Mamba UNet模型，用于医学图像分割。该模型结合了CNN和Transformer的优势，通过分层和双向的大核Mamba模块进行空间建模，并与UNet结合进行高效的医学图像分割。实验结果表明，该模型在医学图像分割任务中具有竞争力。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
