本文介绍了多种大型语言模型（LLM）在处理长文本和记忆能力方面的创新方法，如InfLLM、Self-Controlled Memory和LongMem。这些模型在超长文本摘要和多轮对话中表现优异，能够有效整合历史信息并提升一致性。MemWalker方法通过摘要节点树处理长文本，显著提高了问答任务的性能。