Тестирование δ-Mem на Apple Silicon: реализация MLX и бенчмарки

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 16 мая 2026 г.🔗 Source
Тестирование δ-Mem на Apple Silicon: реализация MLX и бенчмарки
Ad

Пользователь Reddit реализовал исследовательскую статью δ-mem (arXiv 2605.12357) для Apple Silicon с использованием mlx и интеграции OpenClaw. Статья улучшает направление внимания модели без контекста или LoRA, сообщая о 20% улучшении ответов в их тестах. Реализация использовала Qwen3-4B-Instruct через mlx и пользовательские адаптеры.

Результаты бенчмарков (нормализованные тесты mlx, Qwen3-4B-Instruct на MacMini 64GB):

  • Синтетические в стиле статьи: Plain 0.5129, δ-mem 0.5129 (1.00x)
  • LoCoMo-10 mini: Plain 0.0500, δ-mem 0.1833 (3.67x)
  • Воспроизведение OpenClaw: Plain 0.5701, δ-mem 0.6667 (1.17x)

Затраты по задержке (по сравнению с plain):

  • Синтетические: 1.013x
  • LoCoMo-10 mini: 1.33x запрос / 1.50x всего
  • Воспроизведение OpenClaw: 1.30x

Ключевые ссылки:

Выводы:

Ad
  • Синтетические тесты были плоскими (1.00x), но LoCoMo-mini показал сильные относительные улучшения (3.67x).
  • Воспроизведение в стиле OpenClaw показало практически значимое улучшение (6/8 → 7/8 тестов пройдено, 1.17x).
  • Пользователь отмечает, что Apple Silicon не может эффективно запускать CUDA, поэтому результаты ниже, чем в бенчмарках статьи. Бенчмарки статьи (Qwen3-4B-Instruct) показали в среднем 1.10x против замороженной основы, MemoryAgentBench 1.31x, LoCoMo 1.20x.
  • Пользователь ищет помощь (или финансирование ~$6k) для обучения адаптера для более крупных моделей, таких как Qwen3.6:27B.

Для кого это: Разработчики, запускающие локальных LLM-агентов на Apple Silicon, которые хотят экспериментировать с модуляцией весов δ-mem для улучшения производительности памяти/контекста.

📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

Многооператорный Claude Code: Архитектура на основе хаба для многопользовательских сеансов
Инструменты

Многооператорный Claude Code: Архитектура на основе хаба для многопользовательских сеансов

Хаб-ориентированная настройка Claude Code позволяет нескольким людям подключаться к одному сеансу, направлять подзадачи между репозиториями и запускать headless-агенты в контейнерах Docker.

OpenClawRadar
🦀
Инструменты

AIttache: MCP-сервер только для чтения, который не может уничтожить вашу продукцию

AIttache — это MCP-сервер с 25+ коннекторами только для чтения (терминал, серверы, погода, Steam), который физически не может ничего изменить — создан для предоставления LLM контекста логов без автономии.

OpenClawRadar
iai-mcp: Локальный демон обеспечивает Клоду постоянную память между сессиями с 99% точностью воспроизведения
Инструменты

iai-mcp: Локальный демон обеспечивает Клоду постоянную память между сессиями с 99% точностью воспроизведения

iai-mcp — это локальный демон с открытым исходным кодом, который захватывает каждый разговор с Claude, организует его в три уровня памяти и передает контекст при новых сессиях. Обеспечивает воспроизведение более 99% текста, время поиска менее 100 мс и затраты на начало сессии менее 3000 токенов.

OpenClawRadar
Инструмент чтения Claude Code незаметно уменьшает изображения, вызывая галлюцинации
Инструменты

Инструмент чтения Claude Code незаметно уменьшает изображения, вызывая галлюцинации

Инструмент `read` в Claude Code незаметно уменьшает разрешение изображений перед тем, как модель их увидит, что приводит к ухудшению качества вывода и неузнаваемым галлюцинациям при извлечении текста из скриншотов.

OpenClawRadar