小🐤🐤戳进🍑无遮挡蓝莓视频

小🐤🐤戳进🍑无遮挡蓝莓视频

天才得了“健忘症”

过去的一年，大模型行业陷入了一场关于数字的军备竞赛。

从最初的8k Token上下文窗口，到随后的32k、128k，乃至近期已经有人喊出百万乃至千万级窗口。业界一度相信，只要窗口足够长，模型就能记住一切。企业主们试图将整座公司的知识库，倒入深不见底的输入框，以此炼就一位全知全能的数字员工。

然而，愿望很美好，现实很骨感。

在电商客服场景中，即便接入了顶流模型，支持超长文本，一旦对话超过十几轮，博学的AI依然会展现出“健忘”的一面：用户开门见山提到海鲜过敏，第五轮咨询商品时，AI依然热情推荐了含有海鲜的商品。而用户试图追溯之前的对话细节，提醒“基于我一开始说的预算”，模型却开始顾左右而言他。

大模型落地商业场景，常常遭遇隐形的高墙：输入越长，长程记忆越模糊；轮次越多，旧信息越快消散。

技术原理决定了这种局限。Transformer架构再先进，面对超长序列时，注意力机制也容易严重衰减。在人身上，这叫做“近因效应”，即对新发生的事情印象深刻，但久远的信息则被遗忘。在大模型身上，这意味着早期的精心指令会被后续的对话稀释，直到消失。

为了维持“记忆”，开发者不得不采取笨拙且烧钱的策略：把历史对话一次次打包，再次喂给模型。这就像为了让对方记住名字，你得在每句话开头都重新自我介绍一遍。Token消耗快速增长，每一次的简单问答，都是在烧钱。

多智能体的复杂任务中，缺失记忆共享机制，AI还会出现混乱。

企业通常将销售、客服、推荐、售后拆分给不同AI智能体。用户已向咨询智能体说明送货地址，但到售后智能体时仍需重新回答；用户刚向投诉智能体抱怨产品质量，推荐智能体转头继续推送产品升级版。这些场景本质上指向同一个问题：没有共享的长期记忆，AI之间无法协同，更谈不上理解。

现有的技术框架下，智能体往往各自维护独立的上下文窗口，这种割裂感导致了严重的决策冲突。

成本高昂、容易遗忘、协作割裂。企业花了大价钱引入大模型，得到的往往不是经验老到的资深员工，而是一群如果不反复重申指令就容易搞砸事情的“实习生”。

一个更接近人类记忆的方案，势在必行。

像人类一样记忆

“健忘”已成为制约大模型进一步提升的关键瓶颈。

过去一年，OpenAI、Anthropic、Google都在给大模型加“记忆层”，只是大多停留在产品功能层面，比如保留用户偏好、常见设定、近期对话线索，他们不知道什么该记，什么不该记。

而人工智能公司“红熊AI”尝试把“记忆”做成一套可管理、可共享、可追溯的基础设施，用来支撑多智能体、企业级应用和长期任务。这家从2024年11月份开始研发，内部商业化，到2025年11月经历过1年的时间，正式对外发布“记忆熊”，试图用反直觉地解决问题：跳出上下文窗口的参数竞赛，转向记忆科学。

底层逻辑并非“记住更多”，而是“记住更有价值的信息”。

记忆发端于数据。数据是未经加工的事实，例如37.5是个数字；当被处理并赋予意义，它便成了信息，如体温37.5摄氏度；信息进一步结构化，结合专业推论，形成“体温37.5度属于低烧”的判断，这便是知识；最后，知识转化为指导行为的能力，经过长期沉淀及验证，形成记忆，就可以给医生进行治疗决策。

在人类的认知视角下，存储不等于记忆。硬盘是容器，而记忆是动态的生命过程。红熊AI试图将人类大脑的记忆机制映射到AI架构中：

短期工作记忆，用于保持任务连接。这种模拟人类“感官缓存”的记忆，利用情感倾向加权算法，识别带有强烈情绪或关键指令的数据（如愤怒的投诉、明确的截止日期），将其标记为高优先级。

长期显性记忆，对应知识库和模型参数，用于沉淀经验；以及隐性记忆，对应用户偏好、企业“暗知识”，用于形成习惯和判断。

隐形记忆存储了用户的偏好模型、任务的隐式规则以及企业的“暗知识”，这是传统数据库最难处理的部分。比如，用户提到“加班”，AI应自动联想到“咖啡”或“打车”。同时将标准工作流程内化为“程序性记忆”，使AI在面对愤怒客户时，本能地执行安抚流程。

这部分记忆不会固化在大模型参数中，而由独立的“记忆模块”来存储和管理。系统的记忆萃取引擎可以决定：哪些应该保留？哪些应该遗忘？哪些应该在下一次用户提问时主动调用？

通过这种分层映射，记忆熊在硅基芯片之上重建了一套数字化记忆系统：“数字海马体”负责将信息加工、编码，“数字皮层”则作为仓库，长期存储知识和过往经历，而“数字杏仁核”则负责绑定情绪。

事实上，大模型深度赋能垂直行业的前提，正是拥有如人类般出色的记忆机制。

没有记忆，AI只能永远停留在“即时生成”的阶段，它能回答每一次问题，却无法从交互中成长。解决了记忆问题，AI才能进化为兼具理解与推理能力的智能体。

硅脑加装记忆外挂

精妙的记忆机制对技术能力提出了更高要求。

记忆熊的做法是构建记忆图谱，将各类记忆内容用结构化方式表达出来，挖掘分析这些记忆及相互关系，进而匹配出不同业务场景下需要的记忆和结构。这种结构化能力也赋予了AI一定的联想与多跳推理的能力，使得信息更连贯、推理更准确的同时，也能联动相关场景和背景知识。

如此一来，类似于人们听到“早晨”一词联想起“旭日东升”、“豆浆油条”、“公园遛鸟”或“交通拥堵”的使用场景也就不难实现了。

同时，记忆熊打通了平台，让智能体共用同一套用户记忆，不再各自为政，确保用户意图、情绪、历史问题等多样化标签无缝传递。用户一次提供信息，智能体同步获取，智能体群控记忆共享率达到了99.99%，基本能够消除因记忆不同步导致的服务问题。

这种针对“大模型健忘症”核心症结的深层次优化，使得记忆熊做到了“省、准、快”，为大模型在垂直领域的商业落地奠定了基础。

首先，是成本断崖式下降。通过引入独特的记忆分层存储机制，不需要每一轮对话中都回传所有的历史信息，压缩短期记忆为长期记忆摘要。这一机制让多轮对话累计的Token消耗直接降低了90%，对于那些每分钟都在烧钱的大模型应用来说，无异于神助。

其次，是精准度数量级提升。使用动态语境校准和智能语义剪枝技术，记忆熊将垂直场景的幻觉率压低到了0.2%以下，端到端的回应准确率达到了99.6%，大模型不再一本正经地胡说八道。特别在代表复杂逻辑能力的多跳推理和时序记忆上，记忆熊的表现领先诸多主流框架，证明它具备了区分过去与现在的时间感。

最后，是响应时间进一步缩短。人机交互中，延迟关乎体验。记忆熊基于向量的非图谱版本，成功将搜索请求的中位响应时间（Search Latency P50），即普通用户最常见的速度体验控制在0.137秒；语音交互场景下应答延迟仅0.8秒。当你话音刚落，AI的回答已经到达耳边，对话流畅自然。

“记忆即资产”

“记忆”的突破，终将重塑商业的形态。

在商业世界里，大模型有没有记忆，差异尤为明显。

客服AI若记不得用户投诉过的细节，就只能重复问题，无法取代真人；企业知识若不能不能转化为经验沉淀在系统里，AI就只能永远充当知识库；在教育、医疗及投顾等行业，若AI无法与客户建立持续深入的联系，它就无法进入高信任度的场景。

记忆不仅仅是一个功能，更是一种身份。

当AI有了持续的记忆，它就第一次具备了回答“我是谁？”、“我在与谁沟通？”、以及“我们之前达成过什么共识”的能力。

为充分利用记忆资产，红熊AI记忆熊产品明确了三条产品主线，分别是隐性记忆的显性化、记忆的结构化处理，以及记忆的场景化应用。简而言之，就是要将把AI与用户的交互沉淀为记忆，并在不同的业务场景下发挥作用。

模型参数里只有可复述的显性知识，但要企业的护城河往往在于隐性经验：金牌销售如何破冰？资深技工如何听音辨位？这些过去依赖个人经验的“暗知识”，现在可以通过记忆熊被结构化地沉淀下来，成为组织记忆，而非单个员工的独家记忆。

大模型没法记住一切，因为内容越多、参数越大、会话越长，则成本越高、遗忘越快、幻觉越多。记忆熊能帮助大模型构建一个“语义剪枝+记忆锚定+情境校准”的机制，结构化处理记忆，只保留与用户身份、历史行为及任务目标有关的核心记忆。

在企业的真实业务场景中，往往是多个智能体协同工作。记忆熊能记忆变为组织资产，而不是单个智能体的独家记忆，提升记忆共享率，则是模型协同的关键。

这三件事，推动记忆从技术功能拓展为商业基础设施。当企业开始关注“AI是否能复用经验、是否能像老员工一样理解上下文、是否能形成组织记忆”时，AI正式从工具进入体系阶段。

参数规模的战争终将结束，但智能体的进化才刚刚开始。

参数规模不是终局，记忆才可能成为真正的操作系统级入口。AI的下一场战役，不是“谁回答得更好”，而是“谁更记得住”，这仍然是一场初创公司可以参与的竞争。

跳出具体的商业场景，记忆实际上是通往通用人工智能（AGI）的必由之路。

没有记忆，就没有推理；没有记忆，也就没有智能。人类之所以成为万物之灵，是因为我们拥有强大的记忆系统，能够跨越时空积累经验，从历史中预判未来。

当前大模型虽然在语言生成上表现惊艳，但在逻辑推理、长期规划和自我进化上，依然有着巨大的进步空间。这归根结底，是因为它们缺乏一个稳定、连续且可塑的记忆系统。

红熊AI的探索，实际上是在补全AGI拼图中最关键的一块。它不仅让AI感知到数据的模式，还能理解并记住世界的规则。

红熊AI于2025年11月30日正式将记忆熊产品完全开源，邀请全球的开发者共同参与这场关于AI记忆的重构。

也许就在不久的将来，大模型的健忘症很快被治愈，一个拥有“累积性智慧”的时代就此徐徐拉开序幕。

本内容由作者授权发布，观点仅代表作者本人，不代表虎嗅立场。如对本稿件有异议或投诉，请联系 tougao@huxiu.com。

本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4811016.html?f=wyxwapp