為何奧特曼押注的AI記憶巨頭退場(chǎng) 全記錄式記憶終落幕(3)

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2026-02-24 09:43:52 DeepTech深科技

北京郵電大學(xué)副教授白婷指出，全記錄式記憶是用戶數(shù)據(jù)最原始的階段，冗余、碎片化且會(huì)有較大的存儲(chǔ)和計(jì)算開銷，但未經(jīng)過處理的全部記憶很難發(fā)揮價(jià)值。用戶更看重的是自己的使用感受和隱私是否會(huì)被泄露，以及是否能夠從自身記憶中挖掘出隱藏、深度的知識(shí)和價(jià)值。

可以看到的是，兩位專家的判斷有一個(gè)共同點(diǎn)：AI記憶的問題不在“能不能記住”，而在“記住之后能做什么”。沈俊瀟認(rèn)為，能不能幫用戶完成任務(wù)、產(chǎn)出結(jié)果，是決定AI產(chǎn)品價(jià)值的關(guān)鍵，記憶只是為了讓行動(dòng)更好。以會(huì)議場(chǎng)景為例，錄音筆產(chǎn)品的痛點(diǎn)之一是用戶會(huì)經(jīng)常忘記開關(guān)。如果產(chǎn)品能夠直接給到下一步的結(jié)果——去直接行動(dòng)，幫用戶顯著提升效率才是產(chǎn)品價(jià)值的體現(xiàn)，比如自動(dòng)切片和總結(jié)等。

白婷認(rèn)為，AI記憶以技術(shù)為驅(qū)動(dòng)力，最終還是以人為本、服務(wù)于人的應(yīng)用系統(tǒng)。成熟的AI記憶系統(tǒng)將推動(dòng)智能體從靜態(tài)工具升級(jí)為自適應(yīng)的終身協(xié)作伙伴，開啟人機(jī)認(rèn)知共生進(jìn)化的全新階段。

即便找對(duì)了場(chǎng)景，另一個(gè)問題仍不容忽視：記憶真的越長越好嗎？英偉達(dá)研究科學(xué)家李柏依認(rèn)為，真正高級(jí)的智能靠的不是記住更多，而是記住得更少、但更對(duì)、更有用。從工程現(xiàn)實(shí)的角度來看，AI記憶并不等同于信息存儲(chǔ)。丘腦智能CEO張?jiān)粗赋?，Limitless的產(chǎn)品把AI記憶理解為對(duì)個(gè)人信息和行為的持續(xù)記錄，范圍稍顯狹隘。AI記憶應(yīng)該以多模態(tài)的形式去記錄人與AI交互的內(nèi)容、人類的偏好，例如將它接到物理AI，讓具身智能體記住要做什么，已經(jīng)做了什么，還沒有做什么。

當(dāng)前大模型的長期記憶瓶頸不是“存不下”，而是“無法在正確時(shí)間，以正確的方式穩(wěn)定使用”。Transformer是一個(gè)函數(shù)逼近器，不是狀態(tài)機(jī)，長期信息只能被壓縮進(jìn)參數(shù)或塞進(jìn)上下文窗口。隨著上下文變長，模型天然更信任近處token。當(dāng)前大模型缺乏一個(gè)同時(shí)滿足可寫、可尋址、可更新、可置信與推理強(qiáng)耦合的記憶模塊，而Transformer本身不具備這些性質(zhì)。

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