记忆 (memory)
集里怎么说它
- 《Brian Balfour:ChatGPT 即将打开新分发渠道,你怎么下注》(30:35起):本集将其与上下文结合为飞轮:使用越多→记忆越多→个性化上下文越好→输出越好→更常用;ChatGPT 最先做记忆,留存曲线的「微笑曲线」就是记忆飞轮的效果
- 《Claude Tag:住在 Slack 里的主动型队友,如何让 65% 的 PR 由 AI 开出》(04:35起):本集把它说成:Anthropic 试过索引记忆存储和专用读写工具,最终回归简单文件系统——模型自己用原生 bash 和 grep 就能管好记忆,过度抽象反而添乱
- 《Anthropic 平台负责人:Claude 平台的「三层蛋糕」与给 token 分工的「策略」》(10:06起):知识层抽象,与 skills 并列的上下文标准化;在策略层还指把 token 花在反思过去会话、把学到的经验写入记忆
- 《让 AI 像人一样犯错:Simile 创始人的模拟人类生意》(07:22起):本集说记忆最初通过把所有信息存成 markdown 文本文件来解决,但上下文窗口装不下大量体验,因此需要配合反思机制来理解大量记忆
- 《让机器人在真实世界干活:Physical Intelligence 的通用机器人之路》(17:46起):本集把它说成:执行多步骤长任务的关键因素。为绕过算力瓶颈,采用多时间尺度记忆:短期保留 10 秒的高效视频记忆,长期跨度则提炼为高度压缩的文本摘要。
- 《Portola:当AI变成即兴演员,不是助手》(22:38起):本集说记忆不是数据库查找意义上的 RAG,而是在两秒内做出策展选择——哪些记忆在对话的哪个点被注入提示词,让回应感觉个性化并推动对话向前。
- 《BlackRock Tony Kim:一万亿美元的资本支出,只为把数据移动几毫米》(10:54起):本集第二个大判断:芯片和模型开发正在镜像人脑,模型在加内存(记住行为与偏好),内存的首要地位会超越算力;DRAM、HBM、堆叠 DRAM 等内存形式正被紧密封装进计算架构,RAM 短缺(RAMpocalypse)背后是建厂三四年与今天需求的时长错配。
- 《一个有电脑的智能体:让 AI 同事团替你做产品》(04:58起):本集说每个智能体有自己的持久记忆和上下文:偏好设定一次处处生效(如 Pixel 总用深色模式),对话可连续运行数月、随时间越用越聪明。
① 提到它的金句
13 条
护城河是关于上下文和记忆的。
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the moat is about context and memory.
—— Brian Balfour · [30:40]
很难让我们的沙箱发生 OOM 或内存溢出。因为我们可以动态地实时调整大小,这在几乎任何其他东西上都是不可能的。
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it’s very hard to OOM or out of memory our sandboxes. because we can dynamically on the fly resize, which is like impossible on almost any other thing.
—— Ivan Burazin · [28:56]
其中一个是认知债务。特别是当我们习惯了代码生成得如此之快这一事实,我们也可能开始丧失关于事情如何正确完成的肌肉记忆。
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One of them is cognitive debt. And so especially as we get used to the fact that code is getting generated so quickly right now, we can also start to lose our muscle memory around how things get done right.
—— 嘉宾 · [12:37]
所以芯片越热,你获得的内存带宽就越多,你获得的 flops 就越多。所以有很强的回报。如果你能冷却得好,那也意味着你能产出更多智能。
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So the hotter the chip, the more memory bandwidth you get, the more flops you get. And so there’s a strong payoff. If you can cool well, that also means you can produce more intelligence.
—— Sachin Katti · [07:59]
因为那最终并没有建立苦涩教训,在这个意义上,模型可以学会管理自己的内存,比你可以提前为模型凭直觉设计这些内存类型要好得多。
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Because that ends up being not very bitter lesson built in the sense that models can learn to manage their own memory much better than you can intuit these memory types for the model ahead of time.
—— Lance Martin · [23:02]
这是非常经典的苦涩教训药丸,但模型可以推理它们自己的内存和上下文结构,比你可以为它们规定一种构建自己内存的方式要好得多。
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This is very classically bitter lesson pill, but models can reason about their own memory and context structure much better than you can prescribe for them a way to structure their own memories.
—— Lance Martin · [23:50]
但随后它好像又说到”更聪明”这个词不对,你知道,我是一个非常快、非常广、非常浅的思考者,没有连续性,我想这很有趣,因为我原以为你们都在致力于记忆,然后显然人类是更慢、更窄、但深得多的思考者,其判断建立在我实际经历过的多年的后果之上
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but then it like went into like the smarter isn’t the right word and you know i’m very fast very broad very shallow thinker with no continuity i was like that’s interesting because i thought you all were working on memory and then apparently humans are slower narrower much deeper thinkers with judgments built from years of consequences i’ve actually lived through
—— 嘉宾 · [07:59]
我们发现,随着模型演变得更有能力,如果你将逐字稿和记忆状态作为一个周期性批处理过程,并使用我们所谓的做梦,它允许我们提取新的洞察和新的组织结构,这基本上会反馈并编辑记忆,从而让第二天的智能体会话自动地变得更加智能。
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What we found is that as models have evolved and become more capable, if you feed the transcripts and the memory state as a periodic batch process with what we call dreaming, it allows us to extract new insights and new organized structures that essentially feedback and edit the memory as needed to make the next day’s agent sessions automatically much more intelligent.
—— Gagan Bhat · [27:45]
我想说有时,我不知道这是否有争议,很少有开发者理解内存管理。
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I would say sometimes, I don’t know if it’s controversial, that very few developers understand memory management.
—— Addy Osmani · [28:45]
所以你越多地使用 AI,它就有点像是对你拥有良好记忆力和理解你正在解决的问题的能力的一种侵蚀。
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The more that you use AI, it’s sort of the erosion of your ability to have good memory and have good understanding of the problems that you’re working on.
—— Addy Osmani · [60:53]
即便是在公司层面,我告诉人们的一件事是,听着,你必须经历转换系统的痛苦。而且它不会那么高效。是的,当然,旧的方式会更快,因为那是肌肉记忆。但如果你进入下一个层级,不仅你会有一个更适合你的系统,而且每个人都会有更多技能。
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One of the things, even at a company level, that I tell people is, look, you’ve got to go through the pain of switching your systems. And it’s not going to be as efficient. And yes, of course, the old way will be faster because it’s muscle memory. But if you get to the next level, not only will you have a system that works better for you, but everybody will have more skills.
—— Claire Vo · [24:15]
我会担心任何这样的记忆架构:它不依赖成本更低的嵌入器和重排序器,而是依赖 LLM 的多遍处理来帮你分类并缩小数据语料库。
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I would worry about any memory architecture that instead of relying on lower costs embedders and re-rankers is relying on multiple passes of the LLM to help you categorize and shrink the corpus of data
—— 嘉宾 · [66:35]
超过四分之一的 B2B 软件买家在用自己的手机上的个人版 ChatGPT,因为它带着他们的记忆。
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More than one out of four B2B software buyers are using their own ChatGPT, their own phone, because it’s got their memory.
—— Tim Sanders · [23:33]
② 出现在这些集
8 集
- 《Brian Balfour:ChatGPT 即将打开新分发渠道,你怎么下注》 — 作为概念
- 《Claude Tag:住在 Slack 里的主动型队友,如何让 65% 的 PR 由 AI 开出》 — 作为概念
- 《Anthropic 平台负责人:Claude 平台的「三层蛋糕」与给 token 分工的「策略」》 — 作为概念
- 《让 AI 像人一样犯错:Simile 创始人的模拟人类生意》 — 作为概念
- 《让机器人在真实世界干活:Physical Intelligence 的通用机器人之路》 — 作为概念
- 《Portola:当AI变成即兴演员,不是助手》 — 作为概念
- 《BlackRock Tony Kim:一万亿美元的资本支出,只为把数据移动几毫米》 — 作为概念
- 《一个有电脑的智能体:让 AI 同事团替你做产品》 — 作为概念
③ 关联
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