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天才得了“遗忘症”

已往的一年，大模子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，以致近期已经有人喊出百万以致万万级窗口。业界一度相信，只要窗口足够长，模子就能记着一切。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，以此炼就一位全知万能的数字员工。

然而，愿望很优美，现实很骨感。

在电商客服场景中，即便接入了顶流模子，支持超长文本，一旦对话凌驾十几轮，博学的AI依然会展现出“遗忘”的一面：用户直言不讳提到海鲜过敏，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“基于我一最先说的预算”，模子却最先顾左右而言他。

大模子落地商业场景，经常遭遇隐形的高墙：输入越长，长程影象越模糊 ；轮次越多，旧信息越快消逝。

手艺原理决议了这种局限。Transformer架构再先进，面临超长序列时，注重力机制也容易严重衰减。在人身上，这叫做“近因效应”，即对新爆发的事情印象深刻，但久远的信息则被遗忘。在大模子身上，这意味着早期的全心指令会被后续的对话稀释，直到消逝。

为了维持“影象”，开发者不得不接纳鸠拙且烧钱的战略：把历史对话一次次打包，再次喂给模子。这就像为了让对方记着名字，你得在每句话开头都重新自我先容一遍。Token消耗快速增添，每一次的简朴问答，都是在烧钱。

多智能体的重大使命中，缺失影象共享机制，AI还会泛起杂乱。

企业通常将销售、客服、推荐、售后拆分给差别AI智能体。用户已向咨询智能体说明送货地点，但到售后智能体时仍需重新回覆 ；用户刚向投诉智能体诉苦产品质量，推荐智能体转头继续推送产品升级版。这些场景实质上指向统一个问题：没有共享的恒久影象，AI之间无法协同，更谈不上明确。

现有的手艺框架下，智能体往往各自维护自力的上下文窗口，这种割裂劝化致了严重的决议冲突。

本钱高昂、容易遗忘、协作割裂。企业花了大价钱引入大模子，获得的往往不是履历老练的资深员工，而是一群若是不重复重申指令就容易搞砸事情的“实习生”。

一个更靠近人类影象的计划，势在必行。

像人类一样影象

“遗忘”已成为制约大模子进一步提升的要害瓶颈。

已往一年，OpenAI、Anthropic、Google都在给大模子加“影象层”，只是大多停留在产品功效层面，好比保存用户偏好、常见设定、近期对话线索，他们不知道什么该记，什么不应记。

而人工智能公司“红熊AI”实验把“影象”做成一套可治理、可共享、可追溯的基础设施，用来支持多智能体、企业级应用和恒久使命。这家从2024年11月份最先研发，内部商业化，到2025年11月履历过1年的时间，正式对外宣布“影象熊”，试图用反直觉地解决问题：跳出上下文窗口的参数竞赛，转向影象科学。

底层逻辑并非“记着更多”，而是“记着更有价值的信息”。

影象滥觞于数据。数据是未经加工的事实，例如37.5是个数字 ；当被处置惩罚并付与意义，它便成了信息，如体温37.5摄氏度 ；信息进一步结构化，连系专业推论，形成“体温37.5度属于低烧”的判断，这即是知识 ；最后，知识转化为指导行为的能力，经由恒久沉淀及验证，形成影象，就可以给医生举行治疗决议。

在人类的认知视角下，存储不即是影象。硬盘是容器，而影象是动态的生命历程。红熊AI试图将人类大脑的影象机制映射到AI架构中：

短期事情影象，用于坚持使命毗连。这种模拟人类“感官缓存”的影象，使用情绪倾向加权算法，识别带有强烈情绪或要害指令的数据（如恼怒的投诉、明确的阻止日期），将其标记为高优先级。

恒久显性影象，对应知识库和模子参数，用于沉淀履历 ；以及隐性影象，对应用户偏好、企业“暗知识”，用于形成习惯和判断。

隐形影象存储了用户的偏好模子、使命的隐式规则以及企业的“暗知识”，这是古板数据库最难处置惩罚的部分。好比，用户提到“加班”，AI应自动遐想到“咖啡”或“打车”。同时将标准事情流程内化为“程序性影象”，使AI在面临恼怒客户时，本能地执行宽慰流程。

这部分影象不会固化在大模子参数中，而由自力的“影象？椤崩创娲⒑椭卫。系统的影象萃取引擎可以决议：哪些应该保存？哪些应该遗忘？哪些应该在下一次用户提问时自动挪用？

通过这种分层映射，影象熊在硅基芯片之上重修了一套数字化影象系统：“数字海马体”认真将信息加工、编码，“数字皮层”则作为客栈，恒久存储知识和过往履历，而“数字杏仁核”则认真绑定情绪。

事实上，大模子深度赋能笔直行业的条件，正是拥有如人类般精彩的影象机制。

没有影象，AI只能永远停留在“即时天生”的阶段，它能回覆每一次问题，却无法从交互中生长。解决了影象问题，AI才华进化为兼具明确与推理能力的智能体。

硅脑加装影象外挂

精妙的影象机制敌手艺能力提出了更高要求。

影象熊的做法是构建影象图谱，将种种影象内容用结构化方法表达出来，挖掘剖析这些影象及相互关系，进而匹配出差别营业场景下需要的影象和结构。这种结构化能力也付与了AI一定的遐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配景知识。

云云一来，类似于人们听到“早晨”一词遐想起“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，影象熊买通了平台，让智能体共用统一套用户影象，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转达。用户一次提供信息，智能体同步获取，智能体群控影象共享率抵达了99.99%，基本能够消除因影象差别步导致的效劳问题。

这种针对“大模子遗忘症”焦点症结的深条理优化，使得影象熊做到了“省、准、快”，为大模子在笔直领域的商业落地涤讪了基础。

首先，是本钱断崖式下降。通过引入奇异的影象分层存储机制，不需要每一轮对话中都回传所有的历史信息，压缩短期影象为恒久影象摘要。这一机制让多轮对话累计的Token消耗直接降低了90%，关于那些每分钟都在烧钱的大模子应用来说，无异于神助。

其次，是精准度数目级提升。使用动态语境校准和智能语义剪枝手艺，影象熊将笔直场景的幻觉率压低到了0.2%以下，端到端的回应准确率抵达了99.6%，大模子不再一本正经地乱说八道。特殊在代表重大逻辑能力的多跳推理和时序影象上，影象熊的体现领先诸多主流框架，证实它具备了区分已往与现在的时间感。

最后，是响应时间进一步缩短。人机交互中，延迟关乎体验。影象熊基于向量的非图谱版本，乐成将搜索请求的中位响应时间（Search Latency P50），即通俗用户最常见的速率体验控制在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的回覆已经抵达耳边，对话流通自然。

“影象即资产”

“影象”的突破，终将重塑商业的形态。

在商业天下里，大模子有没有影象，差别尤为显着。

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 ；企业知识若不可不可转化为履历沉淀在系统里，AI就只能永远充当知识库 ；在教育、医疗及投顾等行业，若AI无法与客户建设一连深入的联系，它就无法进入高信任度的场景。

影象不但仅是一个功效，更是一种身份。

当AI有了一连的影象，它就第一次具备了回覆“我是谁？”、“我在与谁相同？”、以及“我们之前告竣过什么共识”的能力。

为充分使用影象资产，红熊AI影象熊产品明确了三条产品主线，划分是隐性影象的显性化、影象的结构化处置惩罚，以及影象的场景化应用。简而言之，就是要将把AI与用户的交互沉淀为影象，并在差别的营业场景下施展作用。

模子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履历：金牌销售怎样破冰？资深技工怎样听音辨位？这些已往依赖小我私家履历的“暗知识”，现在可以通过影象熊被结构化地沉淀下来，成为组织影象，而非单个员工的独家影象。

大模子没法记着一切，由于内容越多、参数越大、会话越长，则本钱越高、遗忘越快、幻觉越多。影象熊能资助大模子构建一个“语义剪枝+影象锚定+情境校准”的机制，结构化处置惩罚影象，只保存与用户身份、历史行为及使命目的有关的焦点影象。

在企业的真实营业场景中，往往是多个智能体协同事情。影象熊能影象变为组织资产，而不是单个智能体的独家影象，提升影象共享率，则是模子协同的要害。

这三件事，推动影象从手艺功效拓展为商业基础设施。当企业最先关注“AI是否能复用履历、是否能像老员工一样明确上下文、是否能形成组织影象”时，AI正式从工具进入系统阶段。

最后

参数规模的战争终将竣事，但智能体的进化才刚刚最先。

参数规模不是终局，影象才可能成为真正的操作系统级入口。AI的下一场战争，不是“谁回覆得更好”，而是“谁更记得住”，这仍然是一场首创公司可以加入的竞争。

跳出详细的商业场景，影象现实上是通往通用人工智能（AGI）的必由之路。

没有影象，就没有推理 ；没有影象，也就没有智能。人类之以是成为万物之灵，是由于我们拥有强盛的影象系统，能够跨越时空积累履历，从历史中预判未来。

目今大模子虽然在语言天生上体现惊艳，但在逻辑推理、恒久妄想和自我进化上，依然有着重大的前进空间。这归根结底，是由于它们缺乏一个稳固、一连且可塑的影象系统。

红熊AI的探索，现实上是在补全AGI拼图中最要害的一块。它不但让AI感知到数据的模式，还能明确并记着天下的规则。

红熊AI于2025年11月30日正式将影象熊产品完全开源，约请全球的开发者配合加入这场关于AI影象的重构。

也许就在不久的未来，大模子的遗忘症很快被治愈，一个拥有“累积性智慧”的时代就此徐徐拉开序幕。

本内容由作者授权宣布，看法仅代表作者自己，不代表虎嗅态度。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

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