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      《生化危機》女主下場寫代碼,在GitHub上猛奪2萬星

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      一個好萊塢演員,這周在AI圈干了件大事。


      電影《生化危機》女主角Alice,《第五元素》里的Leeloo——Milla Jovovich,拍了三十年戲。就是這個人,開源了一個AI記憶系統(tǒng),叫MemPalace。

      MemPalace發(fā)布到GitHub上,48小時,2萬+star。


      前幾天剛寫完今天又刷到一個記憶系統(tǒng)。

      兩件事說的是同一個方向:AI的記憶不能被篩掉,不管是"只記錯誤"還是"只記結論",都會丟掉最重要的部分。

      一件事在不同地方被獨立發(fā)現(xiàn)了。

      大模型越來越聰明,但不記得你是誰

      我每天用AI。聊業(yè)務、聊決策、聊判斷。有時候一個session聊兩三個小時,把一件復雜的事拆得很透徹。然后關掉窗口。第二天再開,它不記得我是誰了。

      就像你雇了一個普林斯頓博士生,極其聰明,什么都懂。但他有阿爾茨海默癥。

      Milla遇到的是同一個問題,只不過場景更具體。

      她在做一個大型游戲項目,用AI輔助設計——世界觀、角色設定、關卡邏輯。做著做著她發(fā)現(xiàn),每次開新session,之前的設計細節(jié)全沒了,走過的彎路得重新走,做過的權衡得重新做。AI每次都在給她一個"全新的建議",而不是一個"了解這個項目的合作者"。


      她想了想,覺得解決記憶這件事,比繼續(xù)做游戲更重要。干脆停掉游戲,專門來解決這個問題。

      不要AI自己決定記什么

      Milla不是第一個想到這件事的人。她去試了Mem0和Zep。這是目前最主流的AI記憶產(chǎn)品,有專業(yè)團隊,有融資,在行業(yè)里被廣泛推薦。

      用完之后,她發(fā)現(xiàn)兩個產(chǎn)品有同一個問題。

      這兩個產(chǎn)品的邏輯是:讓AI自己來判斷什么值得保存。對話結束后,AI會提煉摘要,把"重要的事"存下來。聽起來很合理。


      但問題來了。AI保留的是結論。

      你當時為什么做這個決策、推翻了哪些備選方案、接受了哪些代價、糾結了多久——這些東西被當成"冗余信息"扔掉了。下次你問"當初為什么選這個方向",它不知道。它只知道你選了什么,不知道你怎么想的。

      Milla說她想要的不是這個。她想要AI記住推理的過程,不只是結論。那些被推翻的方案、改變主意的原因,才是最有價值的部分。

      結論是死的,推理過程是活的。

      這不是技術問題,是設計問題——誰來決定什么值得記?

      信息放對了地方,比算法更聰明

      Milla找了老朋友、工程師Ben Sigman。兩個人合作了6個月。她負責架構邏輯,Ben寫代碼。

      起點是一個簡單的想法:不讓AI決定記什么。全存。但存下來要能被找到。

      "全存"聽起來簡單,實際上是個很大的工程判斷。大多數(shù)人做記憶系統(tǒng),首先想的是怎么"篩選"。Milla的判斷反過來:篩選會丟東西,不如全留,把檢索做好。

      設計靈感來自古羅馬的記憶宮殿術。古人記憶大量內(nèi)容的方法,是在腦子里建一座宮殿,把要記的事情放在不同的房間里,需要時走進去取。結構幫助檢索,而不是大腦幫助篩選。


      MemPalace的架構就是這么來的。每個項目、每個人、每個主題,對應一個"翼樓"(Wing)。翼樓里按話題分"房間"(Room)。房間之間有"走廊"(Hall),按記憶類型分類:決策、里程碑、偏好、發(fā)現(xiàn)。最底層,存的是原始對話完整文本,一個字不刪。


      數(shù)據(jù)驗證了這個判斷。不加任何分類,你想找的東西能被找出來的概率是60.9%;加了項目分類和話題分類之后,直接拉到94.8%。差了34個百分點——不是算法更聰明了,是信息放對了地方。

      這套系統(tǒng),Milla堅持做成了完全本地運行的——不上云,不調外部API,數(shù)據(jù)不離開你的電腦。存儲成本一年0.7美元。在LongMemEval——AI記憶領域的標準基準測試——上跑出了96.6%,是所有不依賴額外API方案里的最高分。


      龍蝦的記憶其實也是這個設計方向:用文件系統(tǒng),不用向量數(shù)據(jù)庫。文件你能直接打開看、改、搜索;向量數(shù)據(jù)庫你不知道AI到底存了什么。可以被人看到的記憶,信任成本低得多。Milla做的這套,本質上是同一個判斷。

      與其看起來厲害,不如做對的事

      這個項目我覺得有意思的地方,不只是技術。

      它發(fā)布沒多久,社區(qū)就把數(shù)據(jù)扒了。壓縮效果夸大了,滿分是加了外援跑出來的,有個功能根本沒接進去。挑出來的全是真問題。

      但他們沒刪評論,寫了封公開信,一條條認。

      最后一句話是:"與其看起來厲害,不如做對的事。"

      然后star繼續(xù)漲。

      我覺得這說明了一件事:真正站得住的,是那個96.6%。扒皮之后反而比發(fā)布時更可信——因為該夸的地方認了,剩下的才是真的。

      更好的記憶

      一個演員和一個工程師,6個月,沒有大團隊,沒有融資,在AI記憶這個方向上跑出了行業(yè)最高分。

      方向其實已經(jīng)清楚了。

      不是更聰明的模型,是更好的記憶。

      最后,如果你想體驗龍蝦為工作提效,現(xiàn)在就可以試試:

      • 國內(nèi)版:easyclaw.cn

      • 國際版:easyclaw.com

      • 企業(yè)版:easyclaw.work


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