在人工智能领域，大型语言模型在开放性任务中表现有限。为此，研究引入了记忆共享框架，通过实时内存系统增强上下文学习，帮助识别相关示例，提高性能。实验验证了该框架的有效性，并探讨了最佳记忆池和检索策略。
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