Meta-reinforcement learning aims to train agents that adapt quickly to unseen tasks from limited interaction, but this requires representing task evidence over long interaction histories. Classical recurrent agents compress experience into hidden states, while transformer-based agents retrieve from past trajectories at quadratic memory and computation cost. In this work, we propose Memory-Enhanced

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [METTA: Memory-Enhanced Test-Time Adaptation for Meta-Reinfor](https://arxiv.org/abs/2610.31656v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Ali Najar, Hosein Hasani, Amir Kooshan Fattah, Yasamin Rajabi, Mahdieh Soleymani Baghshah

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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⏱️ 2026-10-23 13:02