AI记忆机制团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 当AI不再只是" 即兴发挥"的对话者，而开始拥有" 记忆力"—— 我们该如何重新定义智能？ 来自香港中文大学、爱丁堡大学、 香港科技大学与华为爱丁堡研究中心的研究团队联合发布了一项关于 AI记忆 机制的系统性综述，旨在在大模型时代背景下， 重新审视并系统化理解智能体的记忆构建与演化路径。 大语言模型（LLMs）正快速从纯文本生成工具演化为具有长期交互能力的智能体。 这一转变对模型的" 记忆能力"提出了更高的要求——不仅要能即时理解上下文，还需具备跨轮对话、多模态输 入、个性化偏好等 长期记忆机制 。 然而，目前关于AI记忆系统的研究尚未形成统一清晰的框架，特别是缺乏对记忆机制底层原子操作的系统化理 解。 本综述首次从操作与表示两个维度出发，系统构建AI记忆的研究框架。 作者将AI中的记忆表示划分为 参数化记忆 与 上下文记忆 两大类， 并提出 六种基本记忆操作：巩固 （Consolidation）、 更新（Updating）、索引（Indexing）、遗忘（ Forgetting）、检索（Retrieval）与 压缩（ Compression） 。 这 ...