猫眼影戏
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猫眼影戏记者 莫仲敏 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
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。
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