刚问过的问题，新开窗口就“失忆”了？上传的资料隔几天再问，就回答不上来了？……
现在的大模型由于缺少长期记忆能力，表现得非常“自我”。用户就像是大模型的“过客”，输入的简历、偏好、工作资料等，它完全不care，也记不住。
从情感角度，这不是用户需要的大模型。从技术角度，大模型技术路径没找对。从商业角度，这样的大模型难形成商业模式。
那么，大模型的记忆难题，该从哪里破？谁能破？
任度·归藏：用双脑架构解码长期记忆
大模型的长期记忆，本质是对过往、新增信息的持久存储，有效利用。这就像人的记忆一样，能够从历史数据中提取有价值的信息，在面对新任务或新情境时，果断决策。
具体来看，长期记忆需要实现三大核心能力：实时学习（增量知识整合）、神经可塑性（不破坏原有认知）、融会贯通（快速调用关联记忆）。
5月28日，传神语联最新发布的任度・归藏，颠覆了传统大模型的单脑静态神经网络架构，基于数推分离双网络架构，赋予了大模型实时学习与长期记忆能力。
其中，动态学习神经网络像是一位勤奋的“学生”，专门处理增量数据流，能实时学习新知识，保持信息敏感度。基础推理神经网络则像是一位经验丰富的“老师”，将“学生”所学融入既有知识体系，指导最终的决策输出。
而且，任度·归藏对新数据训练仅在动态神经网络中进行，完全影响不到基础神经网络。这样一来，任度·归藏既能保证用户数据安全，又避免传统增量训练的过拟合问题，以双脑联动，实现了长期记忆。
从记忆到决策，任度・归藏的「五维破壁力」
基于创新的双脑架构与实时学习机制，任度・归藏正在进化为主动理解、持续进化、精准适配的智能伙伴。
一起来解锁任度・归藏五大核心优势吧~
深度理解 × 长期记忆：具备最强大脑能力。由于新增数据能够被压训至长期记忆模块，对知识的理解更深刻。在与用户对话时，任度·归藏能做到不仅知其然，更知其所以然。
弹性扩展 × 无需重训：数据暴增也能无缝“生长”。任度·归藏允许数据长度呈线性增长，同时保持高效推理，完全不需要重训。
轻量学习 × 降本增效：中小企业的“省钱神器”。学习相同体量的知识，任度・归藏资源利用效率更高，中小企业再也不用投入巨资升级硬件了。
灵活管理 × 随需而变：数据管理堪比“智能剪刀手”。员工可快速从模型中检索到所需文档，并且能根据实际情况修改错误信息、删除无效信息等，管理更灵活高效。
透明决策 × 真实可信：告别大模型胡编乱造。通过增强可解释性，任度·归藏的输出逻辑全程可追溯，幻觉更少，更可靠。
沉浸式实测：有记忆的大模型不一样
为验证任度·归藏的“记忆实力”，我们在非联网模式下，上传了10份合并的个人资料、10份合并的简历等4种类型的文件，任度·归藏在30秒学习完毕。
跨对话记忆：流畅不“断片儿”
任度·归藏大模型在与用户的多轮、穿插对话中，始终保持对多种信息的记忆。
与大模型聊着聊着就失忆？任度·归藏自带“过目不忘”buff！
就算你同时问“简历里谁英语最厉害”和“周宇喜欢读什么书”这种没有关系的问题，它都能快速给出正确答案。
这表明，任度·归藏已经将用户信息融会贯通，能根据用户问题针对性地调用并回答。
支持删除遗忘：你的数据你做主
将已学习完成的知识从记忆中剔除是任度·归藏的一大亮点。
例如，想要将张顺的个人信息全部删除，只需要选择遗忘按钮即可，同时又不影响其他信息的存储。
有了这种可逆可控的知识管理机制，从此大模型不再是黑箱，而是你的透明数字管家，敏感信息、错误内容随时可删，安全感拉满。
个人助理：个性化需求随时满足
任度·归藏大模型的角色远不止“问答机器”。
它基于长期记忆，整合用户的工作、生活信息，并根据用户的习惯和需求，提供日程安排、建议规划等服务，时刻关注用户的需求，绝对靠谱。
在传神语联的构想中，未来的AI应当充满人情味，像电影《她》中的虚拟伴侣一样，了解你的需求和喜好，能成为你的贴心伙伴。
想象一下，十年后，你的大模型伙伴，不是冰冷的代码，而是一个见证你成长的智能存在，清楚你的职业发展脉络、兴趣变迁轨迹，帮你留住人生重要时刻的“记忆胶囊”，与你共同成长，是不是很美好？！
