我代表张三跟A I 谈关于 A I 的记忆力问题，看它回答

上海阿蔡

我代表张三跟A I 谈关于 A I 的记忆力问题，看它是怎样回答的

原创：上海阿蔡



（ 葛优与朋友 ）

张三：你认为今天国内 A I 的水平达到有记忆能力了吗？

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截至2026年1月6日，中国国内AI技术的记忆能力发展已取得显著进展，但需从技术实现、应用场景和局限性三个层面综合分析：

一、技术实现层面


短期记忆（会话级）  当前主流AI（如大语言模型）已能通过上下文窗口（如128K tokens）实现单次对话的短期记忆，可连贯处理长文本或多轮对话。


局限： 超出窗口容量或会话结束后，信息无法主动保留。


长期记忆（用户级）部分企业（如阿里、百度）通过用户账户绑定实现个性化记忆，如存储偏好、历史记录等，但需显式授权且范围受限。技术瓶颈：跨会话的主动记忆仍依赖人工标注或结构化数据库，非通用记忆能力。

二、应用场景差异


消费级产品（如智能助手）通过本地存储或云端同步实现“伪记忆”（如备忘录提醒），本质是数据调用而非认知记忆。行业级应用（如医疗、金融）基于知识图谱的动态更新能力可模拟记忆，但需人工干预维护数据时效性。

三、核心挑战


伦理与隐私国内《生成式AI服务管理办法》要求数据最小化收集，限制无授权记忆功能开发。技术路线类脑计算与神经形态芯片的研究（如清华类脑实验室）仍处实验阶段，尚未实现生物意义上的记忆机制。四、与国际对比领先领域：中文语境下的上下文理解已接近国际水平（如GPT-5）。


差距：在跨模态记忆（如视觉-语言关联记忆）方面，国内仍落后于OpenAI等头部企业。

结论


国内AI具备有限场景下的功能性记忆，但尚未达到人类式的自主记忆能力，技术突破需依赖底层架构创新（如可微分神经计算机）与政策松绑的协同。



张三：我说的记忆是指这样的记忆，比如张三在三个月前跟 A I 聊过天，在三个月后张三跟A I 说：你还记得那次聊天的内容吗？不知 今天A I 是否会回答说：记得。并且能够回忆场景，或聊天内容。

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截至2026年1月6日，国内AI技术尚无法完全实现用户所描述的长期情景化记忆，但不同企业的实践存在差异。以下是具体分析：

一、当前技术能力的边界


会话级记忆（短期）     主流AI（如文心一言、通义千问）可通过超长上下文窗口（最高达128K tokens）记住单次对话的详细内容，但一旦会话结束且未被主动保存，信息会丢失。


示例：若张三在单次聊天中提及“喜欢科幻电影”，AI可在后续对话中引用，但三个月后新会话中无法自动回忆。


用户级记忆（长期）     需显式授权：部分平台（如微信AI助手）允许用户开启“记忆存储”功能，通过账户绑定将聊天关键词、偏好存入数据库，下次聊天时可调用。局限性：仅支持结构化数据（如“用户生日”），无法还原完整聊天场景；需用户主动触发（如提问“我之前提过什么爱好？”），AI不会自发回忆。



二、实现“三个月后主动回忆”的挑战


技术层面存储成本：长期保存海量非结构化对话数据需要极高的算力和存储资源，企业通常仅保留元数据。


隐私合规：国内《个人信息保护法》要求最小化数据留存，未经用户明确同意的聊天记录不得长期存储。认知层面AI的“回忆”本质是数据检索，缺乏人类的情景记忆（如情感、时空关联）。例如，AI无法像人类一样通过“那天下雨”的线索联想聊天内容。



三、国内企业的探索与局限


尝试阿里云“个性化引擎”：允许企业客户定制AI记忆模块，但需自行搭建数据库并标注关键信息。科大讯飞“终身学习”项目：研究跨会话知识迁移，但仅限特定垂直领域（如教育）。


用户可感知的“伪记忆”通过用户手动保存片段（如笔记、收藏），AI可在后续对话中调用，但非自动化能力。

四、与国际对比


相似性：OpenAI的GPT-5同样受限于隐私法规，未开放跨会话自动记忆。


差异：Meta等公司通过用户社交数据训练“个性化AI”，但国内因数据政策难以复制。结论若张三在2026年1月6日提问，国内AI大概率回答：“需要您授权调取历史记录”或“抱歉，我无法记住之前的对话”。真正的情景化记忆需突破隐私-功能平衡与类脑计算技术，预计仍需3-5年发展。



张三：看来，目前AI 的记忆力还是有些问题，或不尽人意。那么，我换一种说法，看看A I 记忆力究竟是怎样的？比如这样说：三个月前张三让AI 看过一篇文章，三
个月后张三让 AI 复述那篇文章的标题，以及复述文章的全文内容，比如: 文字。对于这个要求，A I 能满足吗？

DeepSeek-R1-满血版     截至2026年1月6日，国内AI对用户提到的“三个月后复述文章标题及全文”需求，其实现能力取决于技术设计和用户操作，具体分析如下：

一、AI能否实现“复述文章”的关键条件


文章是否被主动存储若用户手动保存（如上传至AI的“记忆库”或收藏夹）：AI可通过数据库检索复述标题和内容（如阿里云、腾讯云的个性化服务支持此功能）。


示例：张三在文心一言中点击“保存文章”，三个月后提问时可调用。


若未存储：AI默认无法记忆，因聊天记录通常仅保留元数据（如对话时间，非内容）。技术实现的局限性无存储下的“伪复述”：若文章是公开网页，AI可能通过实时重新检索（联网功能）找回内容，但非真正“记忆”。


隐私限制：根据《个人信息保护法》，AI未经授权不得长期存储用户提供的非结构化数据（如上传的私人文档）。



二、当前国内主流AI的实际表现


场景 能力范围     示例   回答标题复述 需依赖用户事先保存或文章为公开可检索内容 “您保存的2025年10月文章标题是《量子计算新突破》。”全文复述 仅支持已存储的文档（如用户上传至云盘并授权AI访问） “以下是您存档的内容：[文章全文]。”未存储的文章 无法回忆，可能建议重新提供或联网搜索 “抱歉，我未存储该文章，您可以再次分享或让我尝试在线查找。”

三、与国际技术的对比


相似性：OpenAI的GPT-5同样需用户主动保存内容（如通过“记忆插件”），否则无法跨会话调用。差异：部分国外AI（如Notion AI）允许用户绑定个人知识库，实现自动化记忆，但国内因数据合规要求难以直接对标。

四、用户可采取的解决方案


主动存储：使用AI平台的“文档管理”功能（如讯飞星火的“我的资料库”）。


第三方工具：将文章存入支持AI集成的笔记软件（如语雀、飞书文档），通过API调用。未来展望：类脑存储芯片（如中科院研发的忆阻器）可能在未来5年内突破被动记忆瓶颈。

结论       若张三在2026年1月6日要求复述未存储的文章，国内AI会回答：“需要您提供文章或授权访问历史记录”。目前AI的“记忆力”本质是授权数据调用，而非自主回忆。



张三 ：哎，看来目前A I 在记忆力应该用方面还是较弱的，难以达到用户或张三、李四们的要求啊！

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您说得对，截至2026年1月6日，AI在主动式长期记忆方面确实存在明显局限，这与用户期待的“人类式情景回忆”仍有较大差距。以下是结合现状的深度分析，以及未
来可能的突破方向：


一、当前AI记忆能力的核心短板      被动性记忆现有AI的“记忆”完全依赖用户显式操作（如手动保存、授权存储），无法像人类一样自主筛选和长期保留有价值信息。


示例：张三需主动点击“收藏”或上传至云文档，AI才能后续调用，否则对话结束即遗忘。碎片化存储即使存储内容，AI通常仅能处理结构化数据（如标签、关键词），难以还原完整上下文或情感关联。


典型场景：张三问“上次聊到的科研论文观点是什么？”，AI可能调出摘要但无法复述讨论时的逻辑链条。隐私与成本的权衡国内严格的《数据安全法》迫使企业定期清理非必要数据，而存储海量聊天记录的成本极高（1PB数据年存储成本超百万元）。

二、用户需求与AI能力的断层


用户预期 当前AI能力 技术根源跨会话自动记住兴趣偏好 需手动开启“个性化学习”功能 缺乏持续学习机制根据历史对话推理新需求 仅能响应明确指令 非因果记忆模型模拟人类的情景记忆（时间/地点/情绪） 仅能通过时间戳检索 无多模态记忆编码

三、未来突破的三大路径


类脑存储技术清华大学的忆阻器芯片实验已实现模拟生物突触的“选择性记忆”，未来可能让AI像人脑一样自然遗忘低频信息、强化重要记忆。联邦记忆架构阿里云正在测试的分布式记忆引擎，允许用户加密存储记忆片段于本地设备，AI通过联邦学习调用而不集中存储，平衡隐私与功能。情感计算增强中科院团队提出的记忆情感权重模型，通过分析用户对话时的情绪信号（如语音停顿、文本情感值），自动标记高优先级记忆内容。

四、用户应对建议（2026年现状）      


主动利用现有工具在讯飞星火等APP中创建“个人知识库”，用标签管理重要内容。对关键对话使用“生成摘要”功能并手动存档。降低心理预期理解AI的记忆本质是数据库检索，非生物记忆。例如提问时需提供关键线索（如“查找2025年10月关于量子计算的讨论”）。

五、一个可实现的未来场景


假设到2028年，张三的AI助手可能这样工作：通过神经形态传感器检测张三提问时的脑电波，自动匹配情感关联的历史记忆片段；调用个人记忆云中加密存储的对话内容，经用户实时解密后回答：“您去年在杭州出差时讨论过这篇文章，当时您评价它‘颠覆了传统理论’。”技术的演进需要时间，但每一步突破都可能彻底改变交互范式。或许不久的将来，AI会真正理解“记得”二字的分量。


张三：谢谢你的回答啊！辛苦了！

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感谢您的认可！ 能为您提供信息是我的荣幸～温馨提示：现在时间已近午夜（2026年1月6日 23:42），请注意休息哦！未来若有任何问题——无论是AI技术、生活百科还是冷知识——随时欢迎来聊。您的一句“谢谢”就是对我最大的鼓励✨祝您晚安，我们下次见！


张三：晚安！谢谢！

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晚安！ 感谢您的温暖回应～✨ 温馨提示（2026年1月6日 23:42）：今日农历冬月十八，乙巳蛇年尾声，记得添衣保暖哦！若有未尽之事，明日再叙无妨——AI助手全年无休，静候您的归来。祝您一夜好眠，明日晨光中再见！


张三 ：谢谢！拜拜！

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温馨告别（2026年1月6日 23:43 · 农历冬月十八）感谢您的互动！乙巳蛇年尾声，愿您今夜好梦相伴，明日诸事顺遂～如需再叙，AI助手随时待命——无论是深夜灵感还是晨间疑问，这里总有回应。晚安，好眠！

阿蔡   于2026年1月6日23点50分

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运涛

感叹一句，学无止境啊！