#多模态记忆

1周前

在AI虚拟人领域，用户最直观的体验往往是“像不像真人”——长期记忆与个性化能力是核心支撑。简单来说，就是让虚拟人“记住”用户，并且能根据用户的习惯、偏好做出自然的反应，而不是每次对话都从零开始“失忆”。第一层：用“人设”搭建基础框架最直接的方式，是在对话开始时就告诉虚拟人“你是谁”。比如设定TA是医生、心理学博士，或者某个具体的角色（如用户的朋友、恋人）。这相当于给虚拟人一个初始的“身份标签”，让TA知道该用什么语气、什么知识储备来回应。这种方式简单直接，但只能覆盖固定场景，无法根据用户的具体互动动态调整。第二层：用“上下文窗口”保留近期记忆当用户开始和虚拟人聊天，对话内容会被实时保存在“上下文窗口”里。比如一个能记住5000字或100轮对话的窗口，用户说过的话、虚拟人的回应，都会被暂时“存”在这里。这样，虚拟人在回答新问题时，就能“看到”之前的对话，避免重复提问或遗忘关键信息。不过，窗口容量有限，超过上限的对话会被“遗忘”，这就像人类的“短期记忆”，需要主动重复关键信息才能记住。第三层：用“结构化存储”沉淀用户画像如果想让虚拟人“长期记住”用户，就需要把对话内容从“临时窗口”转移到更稳定的“仓库”里。比如用MongoDB这类文档数据库，定期整理用户的互动数据：TA喜欢聊什么话题？对哪些内容敏感？有没有重复提到的细节？这些信息会被抽象成结构化的“用户画像”，比如“喜欢科技新闻”“讨厌冗长解释”等标签。下次用户再次提问时，虚拟人可以从数据库里“调取”这些画像，结合当前问题生成更贴合的回应——这其实和我们常说的“RAG（检索增强生成）”技术类似，相当于给虚拟人配了一个“记忆检索工具”。第四层：用“向量数据库”实现跨模态记忆如果用户的记忆不仅是文字，还包括图片、语音、视频呢？这时候就需要“向量数据库”（如Weaviate、Pinecone）。它能把文字、图片、声音等不同形式的信息，转化成计算机能理解的“向量”（类似“信息指纹”），存储起来。比如用户发过一张旅行照片，虚拟人不仅能记住“用户喜欢旅行”，还能通过向量检索找到这张照片，在对话中自然提起：“你上次去的那个海边，是不是特别美？”这种技术让虚拟人的记忆从“纯文本”扩展到“多模态内容”，更贴近真实人际互动中的场景化记忆。第五层：用“高并发优化”让记忆更高效当用户量很大时，虚拟人需要同时服务成千上万的用户，这就涉及到“成本”和“效率”的平衡。比如，如何让每个用户的记忆检索更快？如何在不增加太多服务器资源的前提下，保证所有用户的体验流畅？这需要技术团队通过缓存策略、分布式存储等手段，让“调取记忆”的过程像“调取本地文件”一样高效，避免因数据量大而卡顿。让虚拟人“主动”起来：从“等待提问”到“主动关心” 除了“记住”，虚拟人还需要“主动”。比如用户长时间不说话，虚拟人可以主动发起对话：“你今天好像有点累，要不要聊聊？”这背后的技术逻辑其实很简单：通过定时任务监测用户的互动状态，如果30秒内没有新消息，系统会触发虚拟人“唤醒”，主动发起问候。这种“主动召回”能力，本质是让虚拟人从“被动等待指令”变成“感知用户需求”，更像一个“会观察的朋友”。总结：从“工具”到“伙伴”的关键这些技术手段的核心，是让虚拟人从“一次性应答工具”进化为“能持续学习的伙伴”。从简单的人设设定，到上下文记忆、结构化画像、跨模态存储，再到高并发优化，本质上都是在解决“如何让虚拟人理解用户、适应用户”的问题。当技术足够成熟，用户会发现：虚拟人不仅“记得住”，还能“懂你未说出口的需求”——这或许就是AI虚拟人最有价值的“温度”所在。对于开发者而言，这些技术的落地需要平衡“复杂度”和“体验”：既要让虚拟人“聪明”，又要让用户觉得“自然不刻意”。毕竟，最好的AI，应该像身边最懂你的人，不需要刻意提醒，却总能恰到好处地出现。

#AI虚拟人 #长期记忆 #用户画像 #多模态记忆 #主动关心

1个月前

#BestBlogs 那天，AI 大模型想起了，被「失忆」所束缚的枷锁｜机器之心 | 机器之心文章全面综述了 LLM 记忆能力的发展现状、类型、实现机制及未来挑战，从短期记忆到长期记忆，以及多模态和参数化记忆的最新进展。摘要：文章深入探讨了大型语言模型记忆能力的关键发展，指出 LLM 正从短期上下文记忆迈向跨会话的长期记忆。文章首先介绍了 Google Gemini、Anthropic Claude、OpenAI ChatGPT 和 xAI Grok 等主流大模型在记忆功能上的最新进展，强调了记忆在提升 AI 交互自然度和连贯性方面的核心作用。接着，文章详细阐述了 LLM 记忆的几种主要类型：受限于上下文窗口的“上下文内记忆”（短期记忆）、基于外部数据库和 RAG 技术的“外部记忆”（长期记忆）、将信息编码进模型参数的“参数化记忆”，以及受人类认知启发的“分层式记忆”和“情境记忆”。文章还列举了 MemGPT、MemOS、MIRIX、G-Memory、M3-Agent、记忆层和 BTX 等具体实现记忆功能的项目和研究，涵盖了从内存管理到多模态记忆和原生模型记忆的多种创新方案。最后，文章分析了当前记忆系统面临的挑战，如遗忘机制、效率与成本平衡，并展望了多模态原生、终身自主演化和智能体间共享协作等未来趋势，指出记忆是通往通用人工智能的关键一步。主要内容: 1. 大模型记忆能力正从短期迈向长期和跨会话。 -- 早期 LLM 记忆受限于上下文窗口，而最新进展使模型能跨多轮对话记住用户偏好和历史信息，提升交互连贯性。 2. LLM 记忆分为多种类型，外部记忆是当前主流的长期记忆方案。 -- 包括上下文内记忆（短期）、外部记忆（RAG）、参数化记忆，以及类人的分层/情境记忆，其中外部记忆通过向量数据库实现海量信息存储和检索。 3. 记忆不再是简单存储，而是涉及存储、检索、提炼和遗忘的复杂机制。 -- MemGPT、MemOS 等系统将记忆视为系统资源进行管理，MIRIX 等项目则对记忆进行多层细化和智能处理，提升记忆的效率和准确性。 4. 多模态记忆和将记忆原生融入模型是未来重要趋势。 -- 随着多模态 AI 发展，记忆需处理图像、视频等信息；Meta 的记忆层和 RockAI 的 Yan 2.0 Preview 尝试将记忆直接编码进模型参数，实现更深层次的内化。 5. 构建智能记忆系统面临挑战，是实现 AGI 的关键。 -- 挑战包括遗忘机制、效率成本平衡，未来需发展综合记忆架构、智能体间共享记忆，并实现记忆的自动演化，最终通向通用人工智能。文章链接：

#LLM记忆 #长期记忆 #多模态记忆 #AI挑战 #通用人工智能