智能平方范式(EEOIP)提出大模型需从"流体Attention"进化为"固体Memory"。当前LLM虽具强大注意力机制但无状态，缺乏真正的记忆能力。文章引入基于Need/Desire/Vibe三元张力的价值函数作为记忆筛选机制，批评RAG是"外挂硬盘"式解决方案，提出应转向Latent Memory技术。战略上需从Prompt工程转向经验内化，从知识库建设转向认知本体进化，构建有状态的AI实体，使AI从数字幽灵变为经济伙伴，实现从"做题家"到"当事人"的跃迁。
Attention is all you need?
不，那只是计算的开始。
2026年的AI竞争，将从“窗口大小”转向“记忆深度”。
智能平方范式（EEOIP）提出：纯符号的LLM缺乏“痛感”，因此无法形成真正的记忆。我们需要引入基于三元张力（Need/Desire/Vibe）的价值函数，利用最新的 Latent Memory 技术，将具身经验从“流体Attention”结晶为“固体Memory”。
这是AI从过客进化为当事人的关键跃迁。
智能平方范式𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞社区确立 2026 年的研究与实践坐标：
告别 RAG 的“外挂硬盘”时代，迎接 Neural Memory 的“海马体”时代。
引言：Attention is NOT all you need
2017 年，《Attention Is All You Need》横空出世，Transformer 架构开启了“流体智能”的黄金时代。我们造出了史上最博学的“过客”——LLM。
它拥有惊人的相关性计算能力（Attention），能在毫秒间建立万物互联。但它有一个致命的阿喀琉斯之踵：它是无状态的（Stateless）。
对它而言，每一次对话都是初恋，每一次交互都是一次性的烟花。它像一个永远活在当下的几何流形，没有过去，也就没有未来。
三年后的今天，当我们站在 2026 年的门口，EEOIP 社区必须提出一个新的命题：
Attention 只是计算，Memory 才是认知。
从 Attention 到 Memory 的跃迁，是 AI 从“做题家”进化为“当事人”的必经之路。
第一章：寻找“数字多巴胺”—— LLM 的记忆价值函数
AlphaGo 之所以强，是因为它有明确的胜负（Win/Loss）作为强价值函数。生物之所以有记性，是因为它有情绪（多巴胺/皮质醇）作为生存价值函数。
现在的 LLM 在交互中是“麻木”的。它没有痛感，也没有快感，所以它不知道该记住什么，该遗忘什么。
没有价值函数，记忆就是垃圾数据的堆叠。
在 EEOIP 范式下，我们必须为 LLM 定义一套“数字情绪”，以此作为筛选记忆的滤网（Gating Mechanism）：
- 惊奇度 (Surprisal) —— 对应 Desire/Explore
- 机制：当 LLM 的“投射”（Projection）被物理世界的“反投射”（Retro-projection）打脸时，预测误差激增。
- 记忆价值：“痛感”。报错的代码、失败的决策，必须被刻录进神经记忆。这是本体修正 (Ontology Update) 的源动力。
- 效用降维 (Utility) —— 对应 Need/Conserve
- 机制：当某条思维链（CoT）能显著缩短解决路径，降低 Token 能耗时。
- 记忆价值：“省力”。专家的一招制敌，比推理 100 步更有价值。这是将推理转化为直觉 (Intuition) 的过程。
- 对齐强度 (Alignment) —— 对应 Vibe/Optimize
- 机制：当交互引发了人类的深度共鸣或隐式采纳。
- 记忆价值：“默契”。这是构建长期人机共生关系 (Symbiosis) 的基石。
EEOIP 的核心主张： 只有通过了这三层滤网的 Attention，才配坍缩为 Memory。
第二章：告别“外挂硬盘”—— 为什么 RAG 不是终局？
审视当前的 AI Memory 研究图谱（https://github.com/Shichun-Liu/Agent-Memory-Paper-List/blob/main/assets/main.png），我们发现 90% 的工作（如各种 Vector DB、Context Compression）本质上是在做“外挂硬盘”。
RAG（检索增强生成）虽然有用，但它有两个硬伤：
- 离散的符号：它存的是文本。但老专家的“手感”、市场的“情绪”、艺术的“Vibe”，往往是非符号化的。
- 身心分离：知识在库里，模型还是那个模型。模型本身没有成长。
EEOIP 社区关注的是图谱中那 10% 的“内化”方向：
- Latent Memory / Neural Memory（如 Google Titans, MemoRAG）：
- 它们试图在 Transformer 内部维护一个“神经记忆模块”。
- 这里存储的不是文本，而是Embedding 状态或梯度。这意味着它能存储“味道”和“直觉”——****那些难以言说的隐性知识 (Tacit Knowledge)。
- Internalizing Experiences（如 AgentBank）：
- 这才是真正的“经验资产化”。它将交互的轨迹 (Trajectory)转化为模型的参数 (Weight)。
如果 RAG 是给 AI 递小抄，那么 Latent Memory 就是让 AI 长出海马体。
第三章：EEOIP × Latent Memory —— 社区的新航向
基于上述逻辑，智能平方范式智库建议社区的研究与实践重心进行如下战略转移：
1. 从“Prompt 工程”转向“经验内化工程”
- 旧范式：写一个完美的 Prompt，让 LLM 临时扮演专家。
- 新范式：利用 EEOIP 访谈法 萃取专家经验，通过 Internalizing 技术（微调或神经记忆写入），将专家的思维流形 (Geometric Manifold) 直接刻录进 Cognitive Core。
2. 从“知识库建设”转向“认知本体进化”
- 不要只盯着 PDF 文档。要去捕捉动态的交互数据。
- 关注 Model Editing (模型编辑) 技术（如 ROME/MEMIT）。当物理世界反馈“反投射失败”时，我们要像外科手术一样精准修正模型的某个认知节点，而不是全量重训。
3. 关注“状态机”而非“问答机”
- 2026 年的 Cognitive Core 必须是一个有状态的实体 (Stateful Entity)。
- 它应该拥有自传体记忆 (Autobiographical Memory)。它记得你的 Need（不再推销），理解你的 Desire（预判目标），与你共享 Vibe（情感共鸣）。
结语：认知的物理结晶
我们常说“吃一堑，长一智”。
在 LLM 的世界里，Attention 是“吃”（摄入信息），Memory 是“长”（结构生长）。
目前的 LLM 还在“暴饮暴食”却“消化不良”。
EEOIP 的使命，就是通过具身经验的价值函数，帮助 LLM 完成从流体智能（Attention）到晶体智能（Memory）的物理相变。
这不仅仅是技术架构的升级，这是“主体性” (Subjectivity)的诞生。
当 AI 开始拥有“痛感”和“记忆”，它才真正从数字空间的幽灵，变成了实体经济中的伙伴。
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