by 海外独角兽
全球投资平台拾象科技和开源研究平台「海外独角兽」出品的声音栏目。作为一个开源研究平台，「海外独角兽」在过去 3 年时间中研究并开源发布了近 200 篇深度研究，既有对 150+ 全球头部独角兽公司的深度分析，也有 Top-Down 对行业趋势的宏观研判，还包括我们走访硅谷、和全球头部科技公司从业者、投资人交流后的一线体感。 在这档全新的播客节目中，我们将延续海外独角兽开源精神，用声音传递最先锋的科技观察、链接全球优秀的大脑，抹平信息鸿沟。 欢迎订阅收听。 如果您想对我们有更多了解，可以微信搜索「海外独角兽」（id：unicornobserver）关注我们的公众号，获取更多深度研究、一线观察。
Language
🇨🇳
Publishing Since
3/30/2023
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April 17, 2026
<h2>💡 本期简介</h2><p>2025 年底，拾象在年度预测里写过一句很激进的预测，“我们可能是最后一代白领”。在 2026 过去将近 1/3 之后，它看起来更像是一件正在发生的事实。</p><p>过去一个季度，模型的进步幅度几乎比过去一年更快，就在今天 Anthropic 又发布了自己的最新一代模型 Opus 4.7。</p><p>另外一个值得关注的趋势是头部 AI labs 的战略也开始迅速对齐， coding 从“重要场景之一”，变成几乎所有 AI labs 的 T0 级战略，而市场的竞争重点也从争抢 chatbot DAU，转向争抢 Top 1% 用户，希望先拿下围绕知识工作者的“高价值任务”。</p><p>本期内容是「年更播客」的复更第一期，拾象的四位同事从湾区和北京连线，聊 Coding AGI、聊 Harness、聊黄仁勋在 GTC 2026 上的两张图、聊 Multi-Agent、聊二八定律，也聊一个没法回避的哲学问题：如果 execution 都被 AI 吃掉了，人该做什么？</p><p>我们也希望从这个春天开始，将内部的思考和争论搬到麦克风前，以声音的形式更多的和大家交流。欢迎收听，也欢迎留下你们的建议和想听的话题。</p><h4>🎙️ 本期声音</h4><ul> <li><strong>Penny </strong> | 拾象联合创始人、海外独角兽发起人；</li> <li><strong>Cage</strong> | 拾象 AI research lead，关注一级市场；</li> <li><strong>Feihong</strong> | 拾象二级市场研究员，覆盖全球软件与硬件；</li> <li><strong>Siqi</strong> | 拾象&海外独角兽内容负责人；</li></ul><h4>🧭<strong> 关于我们</strong></h4><p>海外独角兽是拾象科技旗下的 AI 开源研究平台，本播客聚焦硅谷 AI 前沿观察，和全球 AI 最权威的声音对话。不定期更新，欢迎订阅。</p><p><a href="https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=Mzg2OTY0MDk0NQ==&action=getalbum&album_id=3935945498040877074#wechat_redirect">公众号</a> ｜ 小红书 ｜ 小宇宙</p><h2>本期你会听到</h2><ul> <li>过去一个季度硅谷到底发生了什么，为什么 AI 研究员和工程师们都开始感到“朝不保夕”？</li> <li>价值公式正在从 “DAU × 广告 ARPU” 向“token 消耗 × 任务单价”转移</li> <li>为什么硅谷反而没有出现“龙虾热”</li> <li>真正做生产级 Harness 的为什么只能是模型公司</li> <li>黄仁勋在 GTC 2026 上的两张图到底想说什么</li> <li>过去几乎不投硬件的硅谷 VC 为什么最近一两个月突然集体转向</li> <li>80% 的 token 和 80% 的 spending 为什么是两件事</li></ul><h4>💡 Highlights</h4><ul> <li><code>00:02:32</code> 硅谷的气氛变了：从线性进步到一个季度一次质变，“最后一代白领”正在成为事实</li> <li><code>00:06:31</code> Coding 先 AGI：人写代码的比例从 70 到 80% 降到 5% 以下；AI research 半自动化的闭环最吓人</li> <li><code>00:09:57</code> Harness ：为什么国内龙虾热之后紧跟着卸载热，真正做生产级 Harness 的为什么只能是模型公司</li> <li><code>00:18:33</code> OpenClaw的四点启发：IM 作为入口、预装 skills 生态、harby + cronjob 给 agent 装时钟、soul 做人格层</li> <li><code>00:23:54</code> GTC 2026 上值得被关注的两张图</li></ul><p><img src="https://bts-image.xyzcdn.net/aHR0cHM6Ly9zaGl4aWFuZ3RlY2guZmVpc2h1LmNuL3NwYWNlL2FwaS9ib3gvc3RyZWFtL2Rvd25sb2FkL2FzeW5jY29kZS8_Y29kZT1OV1kzWlRKaU0ySXdNbU13TmprNE5EZ3dNelEwT0RsaE9XTmhZakF5TnpaZlFXdFpOM2huTUZGRVUwZHNTVE4yYTBoalJVc3liamhXY2xGWVNqRXhibTlmVkc5clpXNDZRMlUxYkdKM2VEbExiMHhyZWxGNFRrd3hVMk56WjNkUGJrMWtYekUzTnpZek9UQTRNakU2TVRjM05qTTVORFF5TVY5V05B"/></p><p><img src="https://bts-image.xyzcdn.net/aHR0cHM6Ly9zaGl4aWFuZ3RlY2guZmVpc2h1LmNuL3NwYWNlL2FwaS9ib3gvc3RyZWFtL2Rvd25sb2FkL2FzeW5jY29kZS8_Y29kZT1NR00zWldKbVlUa3pNMkl3WkRVMFpEbGpPRE14TmpWak1EaGlZV0kwTmpCZmIwOTFaRlY1VDNNeU4zZExXV2RZVTFwck1EaFdhbWxNUVd0aU9YbExlVmhmVkc5clpXNDZWMnhoUTJKSWNtRkliM1pEZUhKNGRqVnZUMk54VFdwb2JrdG9YekUzTnpZek9UQTRNakU2TVRjM05qTTVORFF5TVY5V05B"/></p><ul> <li><code>00:26:41</code> OpenAI 关停 Sora 力推 CodeX、Anthropic 押注财务、法律和健康，背后是 40 万亿美元的白领工资池</li> <li><code>00:31:54</code> 抛掉互联网旧地图：用户量不再是价值创造的充分条件，ToC / ToB 的分类正在瓦解</li> <li><code>00:34:26</code> 执行层被 AI 吃掉之后，选择这件事会被进一步重新定价</li> <li><code>00:41:54</code> 如何避免 Multi-Agent 让 95% 的成功率乘出一场灾难</li> <li><code>00:47:48</code> 硅谷 VC 集体投芯片到底发生了什么变化？</li> <li><code>00:53:58</code> 二八定律：80% 的 token 来自平价模型，但 80% 的 AI spending 会花在 20% 的顶尖模型上；人类会 FOMO 于没雇到最好的 agent</li></ul><h4>🔗 延伸阅读</h4><ul> <li><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/n_kpUjpeD3LjBiQLe4F4YQ">拾象 2026 AI Best Ideas：20 大关键预测</a></li> <li><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/9qI83Ne-Ac_R9y-yJ6SVnQ">Harness is the New Dataset：模型智能提升的下一个关键方向</a></li></ul><h4>⚙️ 制作团队</h4><p>出品：拾象科技</p><p>策划制作：Siqi，Celia</p><p>音频制作：雨烨</p>
September 11, 2025
<p>最近，我们观察到 AI 市场开始出现了一些新变化：随着 ChatGPT 加入记忆功能，AI 的角色正发生有趣的转变——它不仅是帮你写代码、做 PPT 的小工具，还有潜力成为一个真正懂你的生活伙伴。同时，Agent 开发进入了更成熟的阶段。过去大家主要依赖 prompt 技巧，如今通过强化学习和记忆系统，开发者可以训练出既有情商、又能生成小工具的智能体。</p><p>这两个趋势的叠加，推动 AI Agent 可以更加个性化、专业化地完成用户任务。</p><p>本期节目，我们邀请了 Macaron 创始人陈锴杰。他是 95 后连续创业者，曾打造 300 万用户的互动故事平台 MidReal。他将和我们聊聊如何把 Memory 当作一种智能能力进行训练，并分享强化学习在 Agent 开发中的重要性。锴杰坦言，Macaron 还有巨大的优化空间，100 分里只会给 7-8 分。但他相信，Personal Agent 将成为像社交软件一样的超级赛道。</p><p>如果你对 AI Agent 如何与我们的生活交互感兴趣，请千万不要错过这期内容！</p><p><img src="https://bts-image.xyzcdn.net/aHR0cHM6Ly9zaGl4aWFuZ3RlY2guZmVpc2h1LmNuL3NwYWNlL2FwaS9ib3gvc3RyZWFtL2Rvd25sb2FkL2FzeW5jY29kZS8_Y29kZT1OekExWWpVM056QmxPVE00WmpNeE56a3dNalV6TXpjeVlqaGpPR1psTVdKZmVYZGFXV0ZQUjJoSmN6VlFhMVZxVTBwVmMwTkhXRzUyUVU5NlZXd3pTMUJmVkc5clpXNDZVM1V4TkdKb1ZXRnViMVp0WmpkNFdFbENkbU5xWlU1WmJtNWpYekUzTlRjMU9EYzBOVFU2TVRjMU56VTVNVEExTlY5V05B"/></p><p><img src="https://bts-image.xyzcdn.net/aHR0cHM6Ly9zaGl4aWFuZ3RlY2guZmVpc2h1LmNuL3NwYWNlL2FwaS9ib3gvc3RyZWFtL2Rvd25sb2FkL2FzeW5jY29kZS8_Y29kZT1OMll3WkdKa09XUXpZekF6T1dReU5tRTNZekF3WWpObE56WTNOR1JqT1RGZlJERk1PWFZZTkRKSE5rVnNOMWhMYlhWbmFUWnFjR0UyWlRsd2VUQmxWVmRmVkc5clpXNDZTVzUzTTJKa2FWQjRiMXBLYmpONFYyWlpjMk5yYlRGcGJrdGlYekUzTlRjMU9EYzBOalE2TVRjMU56VTVNVEEyTkY5V05B"/></p><p><img src="https://bts-image.xyzcdn.net/aHR0cHM6Ly9zaGl4aWFuZ3RlY2guZmVpc2h1LmNuL3NwYWNlL2FwaS9ib3gvc3RyZWFtL2Rvd25sb2FkL2FzeW5jY29kZS8_Y29kZT1NV0ZrTVRZMU9UVTRaREpsT0daak5EQTROelV6WkdRM1pESmxZemxrT0RoZlNXVmxZWEZLWW5sSU0weFdiMGxtUTJwbGNtTk9NelZHWTBORFoyMTZXVTlmVkc5clpXNDZXSGQ1ZDJKTmIzazFiM05UYzNSNGExQndZMk5ZUzJ4MGJqbGpYekUzTlRjMU9EYzBOekk2TVRjMU56VTVNVEEzTWw5V05B"/></p><p><u>00:05:24</u> 把 Memory 当成智能能力训练：Memory 不是目的，而是方法</p><p><u>00:11:01</u> 如何进行冷启动——让用户第一天就感到“被理解”？</p><p><u>00:15:51</u> 如何用 Multi-Agent 技术平衡“高情商的朋友”和“高智商的助理”</p><p><u>00:18:59</u> Macaron 的愿景是做一个生活方式的分享平台</p><p><u>00:22:36</u> AI Sub Agent 的“进化论”和记忆传递方式</p><p><u>00:35:55</u> 为什么强化学习（RL）是 Agent 智能提升下半场的核心？</p><p><u>00:39:42</u> All-sync RL 技术：把 RL 训练速度从周压缩到天，实现产品快速迭代</p><p><u>00:43:15</u> RL infra 很难像云服务一样标准化</p><p><u>00:55:03</u> 三个真实用例带来的 Aha Moments</p><p><u>00:58:36</u> 社交软件领域给 AI Agent 开发带来的思考</p><p><u>01:06:21</u> 如何思考 OpenAI 等巨头在个人 Agent 领域带来的竞争？</p><p><img src="https://bts-image.xyzcdn.net/aHR0cHM6Ly9zaGl4aWFuZ3RlY2guZmVpc2h1LmNuL3NwYWNlL2FwaS9ib3gvc3RyZWFtL2Rvd25sb2FkL2FzeW5jY29kZS8_Y29kZT1ZV1F3TVRRNE4yTTRPRFV4WWpBell6YzJNV0V4WkdZMU5UY3pZekkzTXpGZmJGRlhaM3ByVW5VeVdtNDVTbmxWYVhWWVRHcDJSV05pZEVZNVIyZzVPV3hmVkc5clpXNDZTRGg2UTJKWVMwTnpiMlV4UlRaNE5WaDBXR013UTA0emJsWmpYekUzTlRjMU9EYzFNVEE2TVRjMU56VTVNVEV4TUY5V05B"/></p><p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/U4R8loz1G9PYM_l6IvNF_A">Character.AI：个性化的 ChatGPT，AI 大模型时代的 UGC 平台</a></p><p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/1LAsbI0kPdp4xyXtMnelxA">Agent 最全 Playbook：场景、记忆和交互创新</a></p><p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s/hpMUscIzuDryT2pbh5b_9w">RL 是 LLM 的新范式</a></p><p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s/NMW2p8xalh9c8lTLN9B5gg">对 DeepSeek 和智能下半场的几条判断</a></p><p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2OTY0MDk0NQ==&mid=2247513580&idx=1&sn=fdec5d42c8e23ae753aac4ccdfa6c798&chksm=cf67965106eb3f6073cdc9efa4964e18948fc921701af62ab90a7dec20b7fc0a5fc6348b3102&scene=126&sessionid=1748925418#rd">Claude 4 核心成员：Agent RL，RLVR 新范式，Inference 算力瓶颈</a></p><p><img src="https://bts-image.xyzcdn.net/aHR0cHM6Ly9zaGl4aWFuZ3RlY2guZmVpc2h1LmNuL3NwYWNlL2FwaS9ib3gvc3RyZWFtL2Rvd25sb2FkL2FzeW5jY29kZS8_Y29kZT1NR05pTVdNM1lqazBZV1ZsWXpaaU9XSXhNMlZsTVRjeE9UYzRaVEZsT0dGZlNXVjBRVXBGVjAxcmNGTkRUbmhaVG5kd09GSTNVVGxYYVRSUGRURlRWbGRmVkc5clpXNDZRa2x0VldKc2JWWlFiM2h0TjFKNFpXeFRXR05MUlcxR2JsZG5YekUzTlRjMU9EYzFNalk2TVRjMU56VTVNVEV5Tmw5V05B"/></p><p><strong>CoT（Chain-of-Thought，思维链）：</strong>指在训练大模型时，把推理过程逐步写出来，而不是只给最终答案。</p><p><strong>RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）：</strong>模型生成答案时，先从知识库/外部文档里检索相关内容，再用检索结果辅助生成。</p><p><strong>Context Engineering（上下文工程/上下文设计）：</strong>一种更系统的 prompt 设计方法，把相关的背景信息、任务指令、示例等整合到输入里。</p><p><strong>Multi-Agent 架构（多智能体架构）</strong>：指将不同功能的模型拆分为多个 Agent，每个 Agent 专注于某一类任务（如对话、代码生成），通过协作与协议完成整体目标。</p><p><strong>Sub Agent（子代理 / 小工具）</strong>：在 Personal Agent 中生成的专属小程序，用于解决具体生活或工作任务（如饮食规划、健身记录、日记管理）。它们由主 Agent 调用或生成。</p><p><strong>Router（任务路由）</strong>：在 Multi-Agent 系统中，负责把用户请求或上下文信息合理分配给不同的 Agent（如聊天 Agent、Coding Agent），确保任务由最合适的模块完成。</p><p><strong>on-policy（同策略训练）</strong>：强化学习中的一种训练方式，模型完全基于自己生成的数据来更新参数，而不是依赖外部静态数据集，能让训练目标更直接对齐实际环境。</p><p><strong>online training（在线训练）</strong>：指模型在上线运行过程中，根据用户实时反馈或交互数据不断更新和优化，相比批量离线训练更能快速适应用户需求。</p><p><strong>all-think RL / all-sync RL（全同步强化学习）</strong>：一种优化强化学习训练效率的方法。通过同时调度训练（trainer）和推理（inference），减少 GPU 资源空转，把训练时间从“按周”压缩到“按天”。</p><p><strong>GPU bubble（GPU 气泡）</strong>：在训练大模型时，由于训练和推理交替不均衡，导致 GPU 算力出现空闲、被浪费的现象。优化方法目标就是尽量“挤掉泡泡”。</p><p><strong>expert parallelism（专家并行）</strong>：大模型训练中的并行方式，把模型拆分为多个“专家模块”（Experts），不同 GPU 分别负责部分专家，提升效率。常见于 Mixture-of-Experts （MoE） 模型。</p><p><strong>pipeline parallelism（管线并行）</strong>：大模型训练中的并行方式，把神经网络的不同层分配到不同 GPU 上，像流水线一样依次传递数据，解决模型过大无法放入单卡的问题。</p><p><img src="https://bts-image.xyzcdn.net/aHR0cHM6Ly9zaGl4aWFuZ3RlY2guZmVpc2h1LmNuL3NwYWNlL2FwaS9ib3gvc3RyZWFtL2Rvd25sb2FkL2FzeW5jY29kZS8_Y29kZT1OakkxTURRellqVTJZak15WXpJMU5qUmhaVGc1TnpJMVpEYzVNRGhsWXpKZlpUVTFVWGMxYzFkRk5GRXlVRXMyVld0RlJtSm9Ta3hIVFUxNVVuZHRkV1pmVkc5clpXNDZXakZITkdKa1RHOXViM2xMVlU1NE9EQnphMk4zZDBGWmJtbG9YekUzTlRjMU9EYzFOems2TVRjMU56VTVNVEUzT1Y5V05B"/></p>
August 13, 2025
<p>过去几年，AI 的巨大突破赋予了机器语言的力量，而下一个前沿在于赋予 AI 关于世界的记忆。当大模型只能分析短暂的视频内容时，一个根本性的鸿沟依然存在：虽然 AI 能够处理信息，但却无法真正地“记住” 信息。可如今 AI 的发展瓶颈已不再是“看见”，而是如何保留、索引并回忆来构成我们现实世界的视觉数据流。</p><p>我们认为，Memories.ai 正在构建一条不同的路径。这家公司成立于 2024 年，由前 Meta Reality Labs 的华人研究科学家沈俊潇（Shawn Shen）博士和周恩旻（Ben Zhou）联合创立，他们致力于打造一个基础性的视觉记忆层，目标是成为所有 AI 的“海马体” 。</p><p>上个月，Memories.ai 推出了大型视觉记忆模型 LVMM，这不是单一的端到端模型，而是仿照人脑、通过工程化实现的视频记忆系统，能压缩、索引、查询无限量视频数据，让 AI 不止能看，更能真正记住和回忆。</p><p>本期节目，我们邀请到了 Memories.ai 创始人 Shawn。在 Shawn 看来，真正类人的记忆本质上是视觉的，而非文本的。他将结合自己的创业思考，和我们分享 LVMM 的构建理念、技术挑战，以及对 memory 的未来想象。</p><p><img src="https://bts-image.xyzcdn.net/aHR0cHM6Ly9zaGl4aWFuZ3RlY2guZmVpc2h1LmNuL3NwYWNlL2FwaS9ib3gvc3RyZWFtL2Rvd25sb2FkL2FzeW5jY29kZS8_Y29kZT1ZVFJpWm1JeE1EWmxaRFZrTW1RMU5qRmxNREV3Tm1aaU56TTFNbVJtT1RWZk0wSkZlR3BOWVhFMFRrWTVTME56YmpkME9VbGhTRXhFYTJSQlUwNXdUbVpmVkc5clpXNDZSemRQVjJKUFNGRTNiMnMzTmt4NFREVnJVMk0zY21oM2JsWm5YekUzTlRVd056RXlNak02TVRjMU5UQTNORGd5TTE5V05B"/></p><p><img src="https://bts-image.xyzcdn.net/aHR0cHM6Ly9zaGl4aWFuZ3RlY2guZmVpc2h1LmNuL3NwYWNlL2FwaS9ib3gvc3RyZWFtL2Rvd25sb2FkL2FzeW5jY29kZS8_Y29kZT1aVFE1TTJZNU56UmhZVFZpWW1FNE1tSTFPVFpqWkRjM01EWmpaVE0yWVRKZlZWUmtTMlpsTjNaclZ6ZGtaMVZJVjFaVE9FNUxRVEEzWTFNeFMyTnNXRTFmVkc5clpXNDZSekZOY1dKWVkxSmxiMWh3YURONFRqQktPR05yUm5kemJqVk9YekUzTlRVd056RXlNak02TVRjMU5UQTNORGd5TTE5V05B"/></p><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/Fk5in5PWxGkrFvx4kIRr3FZwZagj.png"/></figure><p>02:07 视频生成与视频理解的差异，创业公司选择视频理解与记忆的原因</p><p>03:55 文本记忆与视觉记忆的本质区别，现有 AI 记忆多为“上下文工程”</p><p>05:05 人类长期记忆的类型及与 AI 记忆机制的对应关系</p><p>08:43 视频是原始数据（raw data），需通过抽象压缩实现理解与检索</p><p>10:02 多模态代理（multimodal agents）将成为未来趋势，multimodal prompting 的重要性</p><p>11:43 LVMM（大型视觉记忆模型）的设计理念及人类记忆机制的模拟</p><p>15:03 LVMM 的关键模块：压缩层、索引、聚合、数据库服务</p><p>17:39 与 RAG 的区别：VRM（视觉检索模型）路径</p><p>19:06 记忆与理解的关系，长期看理解力有助于记忆力</p><p>21:16 应用场景 1：安防领域的实时检测与商业价值</p><p>23:12 应用场景 2：媒体与短剧制作的全流程解决方案</p><p>23:46 应用场景 3：视频营销与创意引擎，索引 TikTok 热门视频</p><p>24:29 视频营销中的网红达人发现与内容创意支持</p><p><img src="https://bts-image.xyzcdn.net/aHR0cHM6Ly9zaGl4aWFuZ3RlY2guZmVpc2h1LmNuL3NwYWNlL2FwaS9ib3gvc3RyZWFtL2Rvd25sb2FkL2FzeW5jY29kZS8_Y29kZT1PVFF3TkdZeVptVmlaRGswWVRneE5EazNOVFkxTVRoaU9HTXdObUZqTXpoZmNIRmxSbXg1V0d3M2NEbHJlWFZRVVhSbmNWVmFTWE51VFZoVlJUTm9Za2hmVkc5clpXNDZVMHROY0dKb1RVWXhiMFY1YUc5NFNIRjZaMk5tYjFCbWJqZG5YekUzTlRVd056RTNOakE2TVRjMU5UQTNOVE0yTUY5V05B"/></p><p>>> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/kw2HbUqryB4E8V-1j9w7Ag">对谈 Pokee CEO 朱哲清：RL-native 的 Agent 系统应该长什么样？｜Best Minds</a></p><p>>> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/waH6Vudo2uybXQZ8S4dwsQ">专访 Luma AI 首席科学家：我们更相信多模态的 Scaling Law</a></p><p>>> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/UMY0qZsCGh87KnW4wjfvoA">专访月之暗面杨植麟：lossless long context is everything</a></p><p>>> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/Hamz5XMT1tSZHKdPaCBTKg">专访 VideoPoet 作者：LLM 能带来真正的视觉智能</a></p><p>>> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/B1ZGrqJTAPF6DvFi9-wXZQ">专访 Pika Labs 创始人：探索视频生成的 GPT 时刻</a></p><p><img src="https://bts-image.xyzcdn.net/aHR0cHM6Ly9zaGl4aWFuZ3RlY2guZmVpc2h1LmNuL3NwYWNlL2FwaS9ib3gvc3RyZWFtL2Rvd25sb2FkL2FzeW5jY29kZS8_Y29kZT1ORGM1T0dJMk5UUmxPVFkwWW1NelpEQXlORE5pTUdJd1lqRTVZekUzWTJKZlNHUldNV3BYUzNWamRFazVOVTgxWVZnM1dtOTNNWE5oZFcweVIxZERUa3hmVkc5clpXNDZUM3BKTW1JeVNETjNiME5FUjNWNFRWYzBOMk14ZWxaWmJrWm5YekUzTlRVd056RTRNVEU2TVRjMU5UQTNOVFF4TVY5V05B"/></p><p><strong>Memories.ai： </strong>是一家专注于长期视频语境理解和视觉记忆建模的 AI 初创公司，公司核心技术 Large Visual Memory Model 为 AI 构建类似人类的“视觉记忆层”，让 AI 能在海量视频数据中持续存储、理解、检索并建立关联记忆。与传统仅能处理短视频的系统不同，Memories.ai 的平台可分析高达 1000 万小时的视频内容，实现噪声压缩、索引、自然语言搜索、标签化和内容聚合等功能。</p><p><strong>上下文腐败（context corruption）：</strong>在大模型领域尤其是注意力机制（attention mechanism）下，指的是当模型处理超长上下文时，原本在上下文中已有的关键信息被逐渐稀释、扭曲或遗忘，导致模型在后续生成中对早期信息的引用不准确甚至错误。</p><p><strong>LVMM（ Large Visual Memory Model）：</strong>是 Memories.ai 推出的核心技术系统，目的是为 AI 打造类人的视觉记忆能力，被称为所有 AI 的 “海马体”。但这个模型并非单一的端到端模型，而是一个受人脑记忆系统启发的复杂系统，主要功能是通过工程化方式实现对无限量视频数据的压缩、索引、查询和记忆。</p><p><strong>VRM（Visual Retrieval Model）：</strong>是 Memories.ai 处理视觉记忆的关键模型，用于直接处理视频数据，包含视觉编码过程，需决定如何 “灌入” 数据。它与 RAG 工作路径不同，RAG 是重新组合上下文给大模型处理，而 VRM 对基础设施要求更高，在 LVMM 系统中通过对视频分词等处理，可以为后续聚合、检索等环节提供支持。</p><p><img src="https://bts-image.xyzcdn.net/aHR0cHM6Ly9zaGl4aWFuZ3RlY2guZmVpc2h1LmNuL3NwYWNlL2FwaS9ib3gvc3RyZWFtL2Rvd25sb2FkL2FzeW5jY29kZS8_Y29kZT1OMlF4TlRJd056VmtOV1V5TXpOalptUXhaVE5pTkdSa016Y3pPR05rTldWZmFFVkRkMmxGV2twaE9ERldka1JTVGs5emJIVk9SVU5wT0hZMVJFNUxNRmxmVkc5clpXNDZWSEYyU21JelZFbEZiMm81U0VoNFUzVmpkR056V1RCTWJtaGpYekUzTlRVd056RTRPVFk2TVRjMU5UQTNOVFE1Tmw5V05B"/></p>
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