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田老师认为，智能体必须拥有低成本、低能耗、高速检索的长短期记忆，才能自主完成复杂任务、自我迭代优化。

全球AI要闻，中国科学院鄂维南院士分享，大模型还有第3种记忆。

近日，鄂维南院士领衔，来自上海算法创新研究院、北京大学等机构的研究者受人类大脑记忆层次结构的启发，他们通过为大语言模型LLM配备“显式记忆”，一种比模型参数和RAG更便宜的记忆格式来降低成本。从概念上讲，由于其大部分知识都外化为显式记忆，因而大语言模型能享受更少的参数大小、训练成本、推理成本。

研究者从零开始训练了一个2.4B即24亿参数的大语言模型，它比更大的语言模型和RAG模型获得了更优的性能，并实现了比RAG更高的解码速度。这个模型被命名为Memory 3“记忆体3”，因为在大语言模型中，显式记忆是继模型参数的隐式记忆、上下文键值的工作记忆之后的第三种记忆形式。该技术减轻了幻觉，并能够快速适应专业任务。

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