Lucenor 开源 mnesis：用确定性引擎做无损上下文管理

Lucenor 在 GitHub 开源了 mnesis，一个 Python 实现的 LCM（无损上下文管理）架构，把记忆管理从模型转移到确定性引擎层，应对长上下文中准确率下降 30-40% 的 context rot 问题。引擎采用三级压缩升级（LLM 结构化摘要、激进压缩、确定性截断）、工具输出向后扫描剪枝（默认保护最近 40K token）、大文件外部引用（默认超 10K token 转 FileRefPart）和不可变 SQLite 追加日志。在 OOLONG 长上下文基准上，基于 Claude Opus 4.6 的对比显示原始模型超过 32K token 后分数崩塌，LCM 管理的上下文在 8K 到 1M token 各长度上均有提升。