本研究提出了一种新型干扰物感知记忆模型及更新策略，以提升视觉物体跟踪的精度和稳定性。改进后的SAM2.1++在七个基准测试中超越现有方法，并在六个测试中创下最佳记录。

该论文综述了记忆增强神经网络（MANNs）的应用和优势，包括感知记忆、短期记忆和长期记忆等不同类型的记忆。研究调查了多种先进架构，并探讨了MANNs在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用。总体而言，该综述为基于内存的人工智能系统的未来研究提供了深入见解。