模仿人类长期记忆模式，构建更聪明的AI大模型

人类的长期记忆模式是一个涉及海马体、神经可塑性、记忆编码、存储与检索等多方面机制的复杂系统，具有持久性、大容量、可回忆性等特性，并支持学习与推理。模仿这些机制以构建更聪明的AI大模型，需要借鉴海马体的索引与整合功能，模拟神经可塑性实现动态调整，构建多模态记忆系统，并实现高效的记忆编码、存储与检索。仅仅增长输入token数不足以模仿人类长期记忆，还需结合外部知识库（如RAG）和自主知识生成与检索技术，实现主动学习与记忆管理，并提升模型的推理、规划、适应性与泛化能力。

1. 人类长期记忆模式解析

人类的长期记忆（Long-Term Memory, LTM）是一个复杂且精密的系统，它使我们能够存储和回忆过去的信息、经验和技能，并对我们的学习、决策和问题解决能力至关重要 。理解其工作机制和功能特性对于构建更智能的人工智能模型具有重要意义。认知科学将人类记忆主要分为三种类型：感觉记忆（Sensory Register）、短时记忆（Short-Term Memory, STM），也称为工作记忆（Working Memory），以及长期记忆（LTM）。其中，长期记忆负责将信息存储较长时间，从几分钟到一生。它不像短时记忆那样容量有限且易逝，而是具有更大的容量和持久性。人类长期记忆的形成和利用涉及到复杂的神经机制和认知过程，包括信息的编码、存储、巩固、检索，以及神经可塑性等关键环节。

1.1 工作机制

人类长期记忆的工作机制是一个多层次、多阶段的过程，涉及大脑多个区域的协同作用，尤其是海马体（Hippocampus）在记忆的形成和巩固中扮演着核心角色。根据 Atkinson-Shiffrin 模型，信息首先通过感觉寄存器进入，然后可能被注意并进入短时存储（工作记忆），最后通过复述和编码过程转入长期存储 。这个模型强调了记忆系统的层级结构，为理解信息如何从短暂印象转化为持久记忆提供了框架。海马体对于将短期记忆巩固为长期记忆至关重要。它充当一个临时的存储和索引中心，帮助将新学习的信息与大脑皮层中已有的知识网络联系起来 。研究表明，海马体中的神经元活动模式，如尖波涟漪（sharp-wave ripples），在记忆回放和巩固过程中起着关键作用。例如，在睡眠期间，海马体会重放白天的经历，促进这些记忆痕迹在新皮层中逐渐稳定下来，形成更持久的连接 。此外，海马体也参与空间记忆和情景记忆的编码与检索，使我们能够记住特定事件发生的时间和地点。加拿大心理学家唐纳德·赫布提出的“细胞集群”理论为理解海马体如何形成记忆提供了重要视角，认为同时激活的神经元会增强连接，形成代表特定记忆的集群 。

记忆的编码是指将感知到的信息转化为大脑可以存储和使用的形式的过程。这个过程受到多种因素的影响，包括注意力、信息的组织方式、以及信息与已有知识的关联程度 。Tulving 等人强调了编码特异性原则，即记忆的检索效果取决于编码和检索时情境的匹配程度 。记忆的检索则是指从长期记忆中提取信息的过程。这可以是有意识的回忆，也可以是无意识的熟悉感。检索线索在激活相关记忆痕迹方面起着重要作用。Melton 等人强调了记忆存储和检索在记忆理论研究中的重要性，指出存储痕迹的完整性、干扰和重复都会影响检索效率 。神经可塑性是大脑适应环境变化、学习和记忆的生理基础。它指的是神经元之间连接强度（突触可塑性）以及神经网络结构发生改变的能力 。**长时程增强（Long-Term Potentiation, LTP）和长时程抑制（Long-Term Depression, LTD）**是两种重要的突触可塑性形式，分别表现为突触传递效能的持久性增强或减弱，被认为是学习和记忆的细胞机制 。反复的学习和经验可以强化特定的神经通路，使得信息更容易被检索。**尖峰时序依赖可塑性（Spike-Timing-Dependent Plasticity, STDP）**是一种特殊形式的突触可塑性，它要求突触前和突触后神经元在毫秒级别内精确配对发放，被认为是形成长期记忆的突触机制之一 。**记忆印迹细胞（engram cells）**的发现为理解记忆的物理基础提供了重要线索，这些细胞是经验激活的神经元稀疏群体，它们通过持久的物理和生化变化来支持长期记忆的存储 。

记忆的巩固过程则涉及将海马体依赖的记忆通过神经元网络重组逐渐转移至新皮层，形成更为稳定和持久的长期记忆 。这一过程依赖于睡眠期间的神经重放（replay）和突触修剪。在突触巩固阶段，通过蛋白质合成（如脑源性神经营养因子BDNF）来稳定突触结构的变化，使记忆从脆弱状态转为持久状态 。最新的研究发现，皮层在记忆编码的初期便具备直接编码和存储记忆信息的能力，而海马体并非仅仅是信息的“中转站”，而是通过一种动态的“索引”机制来指导皮层记忆网络的构建 。例如，在视觉线索的痕迹眨眼条件反射训练中，小鼠的视觉皮层会迅速涌现出一类特异性响应联合刺激的神经元集群，提示其可能编码了关联性的记忆印迹，这种皮层中快速出现的记忆痕迹被发现依赖于海马体齿状回（DG）的活性 。

1.2 功能特性

人类长期记忆展现出多种关键的功能特性，这些特性使得我们能够有效地学习和适应环境。

持久性：长期记忆的一个核心特性是其持久性。一旦信息被成功编码和巩固，它可以在大脑中存储很长一段时间，甚至终身 。这种持久性使得我们能够积累知识和经验，并在此基础上进行构建。然而，记忆的持久性并非绝对的，记忆痕迹可能会随着时间的推移而减弱（消退理论）或受到新旧信息的干扰（干扰理论）。这种持久性是通过突触结构的重塑和新蛋白质的合成来实现的，例如LTP的晚期阶段（L-LTP）就依赖于新蛋白的合成，是长时程记忆形成的细胞学基础 。

容量：与短时记忆的有限容量（通常认为是7±2个组块）相比，长期记忆的容量被认为是近乎无限的 。我们一生中可以学习和存储海量的信息，从事实知识到复杂技能。人脑拥有约680亿个神经元，每个神经元最多可长出15000个树突，形成的突触连接数量是天文数字，为存储海量信息提供了基础 。这种巨大的容量是人类智能和知识积累的基础。

可回忆性：存储在长期记忆中的信息可以在需要时被提取和利用。回忆可以是直接的（自由回忆）、基于线索的（线索回忆），或者表现为再认（识别先前遇到过的信息）。回忆的准确性和完整性受到多种因素的影响，包括编码强度、检索线索的有效性以及干扰等 。Tulving 提出的情景记忆与**自传体意识（autonoetic consciousness）**相关联，这种意识使得个体能够将当前情境与过去的特定个人事件联系起来，并意识到这些情境是自己真实经历的一部分 。选择性注意在记忆提取过程中也扮演重要角色，它可以帮助区分目标记忆表征和干扰表征，从而提高回忆的准确性和效率 。

对学习与推理的支持：长期记忆是学习和推理的基石。它不仅存储了过去学习的结果，还为新的学习提供了背景和框架。通过将新信息与已有知识联系起来，我们可以更有效地理解和吸收新知识 。陈述性记忆（包括语义记忆和情景记忆）存储了关于世界的事实和个人的经历，为推理提供了知识基础 。程序性记忆则存储了如何执行特定技能和操作的知识，使得个体能够自动化地完成复杂任务 。神经可塑性，特别是LTP和LTD，是学习过程的核心机制，通过调整突触强度来编码新的信息和技能 。

适应性：长期记忆系统具有高度的适应性。它能够根据新的经验和环境变化不断更新和重组。神经可塑性是实现这种适应性的基础 。通过学习和遗忘（主动遗忘不必要的或过时的信息），记忆系统能够优化其存储内容，使其更相关、更有效。这种适应性对于个体在不断变化的世界中生存和发展至关重要。记忆不仅存储过去的经验，还能通过再巩固过程被更新和修饰，从而整合新的信息，使个体能够不断优化对世界的理解和应对方式 。

2. 模仿人类长期记忆机制的AI模型设计思路

借鉴人类长期记忆的复杂工作机制，为构建更智能、更高效的人工智能（AI）大模型提供了丰富的灵感。人类记忆系统，特别是其编码、存储、检索和巩固机制，以及神经可塑性所展现的适应性和学习能力，为AI研究者指明了提升模型性能，尤其是在持续学习、复杂推理和情境适应性方面的方向。通过模拟这些生物机制，AI模型有望克服当前在处理长期依赖、知识积累和个性化交互等方面的局限性。

2.1 借鉴海马体机制

在AI模型设计中，借鉴人脑海马体的工作机制对于实现高效的长期记忆至关重要。海马体在记忆的编码、巩固和检索中扮演核心角色，其独特的结构和功能为AI模型的设计提供了丰富的灵感。一种重要的思路是模拟海马体将短期记忆转化为长期记忆的过程。研究表明，海马体作为“临时中转站”，先将信息暂存，随后通过反复巩固将记忆转移至皮层 。AI模型可以设计类似的机制，将近期活跃的、重要的信息从短期记忆缓冲区逐步转移到更持久、更结构化的长期记忆存储中。这个过程可以借鉴海马体中NMDA受体介导的LTP机制，通过特定的算法模拟NMDA受体的“智能门控”特性，控制信息进入长期记忆的“门槛” 。例如，Transformer模型被发现具有类似NMDA受体的功能，通过调整其参数以模拟NMDA受体中镁离子的门控作用，可以增强模型的记忆能力 。

海马体的“索引”机制也为AI模型设计提供了重要启示。研究发现，海马体并非简单地将信息原样复制到皮层，而是通过动态的“索引”机制指导皮层记忆网络的构建 。这意味着AI模型的长期记忆系统可以设计成一个分层结构，其中一部分负责快速编码和检索关键索引信息（模拟海马体），另一部分负责存储详细的知识内容（模拟大脑皮层）。当需要回忆时，首先通过索引找到相关的知识网络，再进行详细信息的提取。HippoRAG模型就受到了海马体记忆索引理论的启发，通过模仿海马体和大脑皮层的协同工作机制，将知识整合和记忆检索的过程与人类的记忆机制相结合，从而更有效地进行跨段落的信息整合和推理 。此外，海马体中的**细胞集群（cell assembly）**理论也为AI模型的记忆编码提供了思路。赫布提出，一束一束正处于激发状态的神经元会相接，变成连在一起的“细胞集群”，这个细胞集群代表一个记忆 。AI模型可以借鉴这一思想，将相关的概念、特征或经验编码为激活模式相似的神经元集群。最后，海马体在空间记忆和情景记忆中的作用也值得AI模型借鉴，例如通过模拟海马体的空间编码方式，帮助模型建立对环境和事件的内部表征 。

2.2 模拟神经可塑性

神经可塑性是大脑学习和记忆的核心机制，模拟神经可塑性对于构建能够高效学习和适应新知识的AI模型至关重要。神经可塑性指的是神经系统在结构和功能上对环境刺激和经验进行适应性调整的能力，主要包括突触可塑性、结构可塑性和功能可塑性 。在AI模型中模拟这些机制，可以使模型具备动态调整内部连接和表征的能力，从而更好地从数据中学习并适应变化的环境。

突触可塑性，特别是长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD），是记忆形成的关键细胞机制 。AI模型可以通过设计特定的学习规则来模拟LTP。例如，在人工神经网络中，连接权重可以根据神经元活动的相关性进行调整。Hebbian学习规则“一起激发的神经元连接在一起”就是LTP的一种体现 。Transformer模型中的自注意力机制在一定程度上也体现了这种思想。更进一步，研究人员尝试设计新的非线性激活函数，让Transformer模型模拟NMDA受体的动力学性能，从而更直接地模拟LTP的分子机制 。结构可塑性涉及神经元形态的改变，如树突分支的生长和消退、树突棘数量的增减以及新神经元的产生（神经发生）。在AI模型中模拟结构可塑性更具挑战性，但一些研究方向值得关注，例如通过动态调整网络结构来模拟树突棘的动态变化和神经发生 ，或利用神经架构搜索（NAS）自动设计和优化网络结构。日本东北大学的研究团队开发了一种体外神经元网络模型，观察到这些网络在接受重复刺激后连接模式会发生重构，展现出神经可塑性 。功能可塑性则涉及神经递质释放的变化和膜电位的调整 。在AI模型中，这可以对应于调整神经元的激活函数、阈值或连接的可塑性本身。中国科学院自动化研究所的研究团队通过建模多巴胺、乙酰胆碱等全局神经调制可塑性以及局部时序依赖可塑性（STDP），提出了一种基于神经调制依赖可塑性的新型类脑学习方法（NACA）。此外，忆阻器等新型硬件器件也被用于模拟突触可塑性和神经元内在可塑性 。

2.3 实现记忆的编码、存储与检索

在AI模型中实现类似人类的记忆编码、存储与检索机制，是构建更聪明AI大模型的核心挑战之一。人类的记忆系统是一个高度动态、分层且关联紧密的系统，其运作机制远比当前AI模型复杂。模仿这一系统需要从多个层面进行设计和优化。

记忆编码：人类的记忆编码是一个将感觉信息转化为神经表征的过程，涉及海马体等关键脑区 。AI模型的记忆编码首先需要将输入信息转化为有意义的内部表征，通常通过**嵌入（embedding）**技术实现。为了模仿人脑对多模态信息的整合编码，AI模型需要能够处理和融合来自不同模态的信息，形成统一的记忆表征。在编码过程中，还需要考虑信息的筛选和重要性评估，这可以借鉴海马体中LTP/LTD机制，通过模拟NMDA受体的门控特性，控制哪些信息能够进入长期记忆系统 。此外，记忆编码还应考虑上下文信息，将新的信息与已有的知识和当前的情境联系起来，形成丰富的关联记忆。

记忆存储：人类长期记忆的存储被认为是分布式的，存储在大脑皮层的不同区域 。AI模型的长期记忆存储也需要一个高效、可扩展且结构化的存储系统。一种常见的方法是使用外部知识库或向量数据库来存储记忆。这些记忆可以按照不同的类型进行组织，例如事实记忆、情景记忆和语义记忆 。Mem0项目就将长期记忆作为核心关注点，用于跨会话持久化存储信息，其特点包括持久性、向量嵌入、用户特定上下文和高效检索机制 。为了模拟人脑记忆的持久性，存储系统需要保证信息的长期保存和不易丢失。一些模型还引入了“持久记忆模块”，这是一组可学习但与输入无关的参数，用于存储任务相关的先验知识，弥补上下文相关记忆的不足 。

记忆检索：人类的记忆检索是一个根据线索重新激活相关记忆表征的过程，海马体在其中扮演重要角色 。AI模型的记忆检索机制需要能够根据当前的输入或查询，快速有效地从长期记忆存储中找到相关的信息。这通常通过相似性搜索来实现。**RAG（Retrieval Augmented Generation）**模型就是一个典型的例子，它通过从外部知识库中检索相关信息来增强大语言模型的生成能力 。HippoRAG模型则更进一步，通过模仿人脑海马体和大脑皮层的协同工作机制，利用知识图谱和个性化PageRank算法进行更有效的多跳信息检索和整合 。记忆检索的效率至关重要，尤其是在处理大规模记忆库时。一个专利（WO2021226731A1）提出了一种模仿人类记忆的方法，其中记忆的检索通过激活值和空间距离来计算 。

2.4 构建多模态记忆系统

人类记忆是多模态的，我们能够记住视觉场景、声音、气味、情感以及与之相关的概念信息。构建能够处理和整合来自不同感官通道信息的AI记忆系统，对于实现更丰富、更类似人类的智能至关重要。多模态记忆系统需要能够对来自不同模态的数据进行编码，形成统一的或紧密关联的表示。例如，一个事件可以同时存储其视觉特征、文本描述、以及可能的情感色彩。在存储方面，多模态记忆可能需要结合参数化和非参数化的方法。例如，模型可以学习跨模态的嵌入空间，使得不同模态的信息可以在同一空间中进行比较和关联。在检索方面，多模态记忆系统应能支持跨模态检索，例如通过文本查询检索相关的图像或视频片段，或者通过图像查询相关的文本描述。这需要高效的跨模态匹配算法。此外，多模态记忆还应支持不同模态信息之间的互补和增强。例如，视觉信息可以帮助消歧文本描述，而文本信息可以为视觉场景提供更丰富的语义解释。一些视频理解系统已经开始借鉴人类记忆模型（如Atkinson-Shiffrin模型）来构建包含短期和长期记忆的层次化记忆系统，其中短期记忆临时存储视觉信息，而长期记忆则回忆历史数据以增强任务效果 。

3. 现有AI模型在模仿人类记忆方面的探索与局限

人工智能领域在模仿人类记忆方面已经取得了显著进展，尤其是在大型语言模型（LLMs）和相关技术的推动下。研究者们通过借鉴人类记忆的各个方面，如短期记忆、长期记忆和工作记忆的概念，开发出多种技术来增强AI模型的记忆能力 。然而，尽管这些探索取得了令人鼓舞的成果，现有AI模型在全面模仿人类长期记忆的丰富性、灵活性和适应性方面仍存在诸多局限。当前的模型通常在记忆的持久性、容量、可回忆性以及对复杂推理和规划的支持上与人类水平相去甚远。

下表总结了现有AI模型在模仿人类记忆方面的主要探索方向及其特点与局限：

模型/技术类别	核心机制	主要进展/特点	主要局限/挑战
RAG (检索增强生成)	LLM + 外部知识库检索	提高事实准确性、知识更新性、可解释性，处理长尾知识	检索质量依赖外部知识库，上下文长度限制，浅层整合，缺乏真正“记忆”过程，难以处理复杂推理
记忆增强型模型	引入显式、可读写的外部记忆模块 (如MemGPT, Mem0)	超越上下文窗口限制，实现持续学习和个性化交互潜力，显式记忆管理	记忆检索效率与准确性，记忆整合与推理能力，灾难性遗忘（参数化部分），记忆真实性/偏见，缺乏动态巩固与遗忘机制，计算开销
类脑大模型与认知架构	借鉴人脑认知结构和记忆机制 (如SALM, 神经注意力记忆模型NAMM)	理论驱动，模块化与整合，关注通用智能，系统性处理长期记忆	实现复杂性高，可扩展性挑战，与LLM的集成难度大，评估困难，理论到实践的鸿沟
上下文窗口扩展	增加LLM单次处理的输入token数量	改善长文本处理能力，一定程度上缓解“遗忘”问题	本质仍是短期记忆，计算资源消耗大，可能存在“注意力稀释”和“中间遗忘”现象，无法实现真正的持续学习和知识积累

Table 1: 现有AI模型在模仿人类记忆方面的探索与局限总结

3.1 RAG模型的进展与不足

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）模型是当前AI领域在模仿人类记忆和知识利用方面取得显著进展的一种重要技术 。RAG的核心思想是将大型语言模型（LLM）的强大生成能力与外部知识库的检索能力相结合，从而弥补LLM在事实准确性、知识实时性以及处理长尾问题等方面的不足 。其工作流程通常分为两步：首先，当用户输入查询时，RAG模型会利用检索器（Retriever）从一个或多个外部知识源中查找与查询最相关的内容片段；其次，这些检索到的信息片段会与原始用户查询一起被送入生成器（Generator，通常是一个LLM），生成最终的回答 。RAG模型的优势在于其能够有效地利用外部知识，减少LLM产生“幻觉”的风险，并能够处理训练数据截止日期之后的新信息 。它特别适用于需要高度准确性和领域特定知识的场景，如智能问答、信息检索与推理等 。

尽管RAG模型取得了显著进展，但也存在一些固有的局限性和挑战。首先，检索的效率和准确性是RAG性能的关键瓶颈 。如果检索器未能找到最相关的信息，或者检索到的信息不完整、不准确，那么即使生成器再强大，也无法产生高质量的回答。其次，知识库的构建和维护成本较高，需要大量的领域知识和人工标注 。此外，RAG模型在处理需要深度推理和多步逻辑的问题时，其能力仍然有限 。例如，HippoRAG模型通过模仿人脑海马体和大脑皮层的协同工作机制，结合知识图谱和个性化PageRank算法，在多跳问答任务中展现了更强的推理能力，能够更有效地整合分散信息并进行多步骤推理，显著优于传统RAG方法 。然而，HippoRAG的构建仍依赖于现成LLM进行知识图谱构建和命名实体识别，这些组件的性能直接影响最终效果，且在处理强上下文信息时可能遇到挑战 。

3.2 记忆增强型模型（如MemGPT, Mem0）

记忆增强型模型（Memory-Augmented Models），如MemGPT和Mem0，代表了在AI中构建更接近人类长期记忆系统的重要尝试，旨在通过引入显式的、可读写的记忆模块来增强神经网络（特别是LLMs）的记忆能力。与主要依赖模型参数隐式存储知识的传统神经网络不同，这些模型通常包含一个**外部记忆库（external memory bank）**或记忆网络，模型可以在推理过程中与这个记忆库进行交互，包括读取相关信息、写入新的经验或知识 。MemGPT借鉴了操作系统中的内存管理思想，构建了一个分层的记忆系统，包括受LLM上下文窗口限制的“主上下文”和可以存储海量信息的“外部上下文”，并通过“操作系统”级别的智能体自主管理内存的分页和数据交换 。Mem0则采用了基于图的记忆方法，将记忆表示为带标签的有向图，利用LLM从对话中提取实体和关系来更新这个知识图谱，并引入冲突检测和解决机制 。MemoryBank通过存储详细的对话日志、分层的事件摘要和演变的用户个性档案来增强LLM的长期记忆，并采用双塔密集检索模型进行记忆检索，以及模拟人类遗忘机制的记忆更新策略 。

这些模型的进展在于能够处理和利用远超LLM标准上下文窗口长度的信息，对于需要长期依赖的任务（如长文档摘要、持续对话）至关重要，并有望实现某种形式的持续学习。然而，它们也面临挑战，例如记忆检索的效率和准确性，特别是在记忆库规模不断增大的情况下；记忆整合与推理能力，即如何将检索到的片段与当前任务和内部知识进行深度整合；以及缺乏动态巩固与遗忘机制，难以像人类记忆那样智能地强化重要记忆和剔除无关记忆 。尽管如此，记忆增强型模型为AI大模型赋予了更强大的个性化交互能力和持续学习潜力，是构建更聪明AI的重要方向。

3.3 类脑大模型与认知架构（如SALM）

类脑大模型和认知架构旨在从更宏观的层面模仿人类大脑的整体信息处理和学习机制，而不仅仅是某个特定的记忆模块。这些模型通常借鉴神经科学和认知心理学的研究成果，尝试构建具有更高级认知能力（如推理、规划、决策、自我反思）的AI系统。例如，微软亚洲研究院开发的认知启发学习框架，通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制，使AI在面对新情况时能快速适应 。Sakana AI提出的“**神经注意力记忆模型”（NAMM）**灵感来自人类记忆如何选择性地保留和修剪信息，旨在解决Transformer基础模型缺乏选择性存储信息能力的问题 。SALM（Self-Adaptive Long-term Memory）认知架构则明确地将人类长期记忆理论融入AI系统的设计中，旨在克服当前认知架构在长期记忆模块和处理机制方面的局限性，并可能超越人类长期记忆处理机制的适应性 。SALM强调长期记忆处理机制的适应性，包括选择存储格式、选择检索来源以及识别需要遗忘的内容等，并借鉴了人类长期记忆的多种类型，如情景记忆、语义记忆和程序性记忆 。

这些类脑大模型和认知架构的探索，代表了AI发展的一个重要方向，即从简单地模仿特定功能到尝试构建具有更全面、更灵活智能的系统。然而，它们的发展也面临诸多挑战，包括对人脑工作机制的理解仍然有限，构建真正意义上的类脑模型需要跨学科的努力，以及计算效率和可扩展性等问题 。尽管“脑启-素问”等模型在特定领域展现了潜力，但其普适性和通用性仍有待验证 。李德毅院士提出的认知机器通用架构也强调了记忆、交互和计算的协同作用，试图体现人脑不同记忆区的认知网络以及情境驱动的记忆智能 。

3.4 上下文窗口的局限性

大型语言模型（LLM）的上下文窗口（Context Window）是指模型在处理当前输入时，能够“看到”或参考的先前输入token的最大数量。这个窗口的大小直接影响了模型在单次处理中能够利用的短期记忆或即时上下文的长度 。近年来，主流模型厂商在上下文长度方面展开了激烈的竞争，通过技术创新不断扩展这一上限，从最初的几千token发展到数十万甚至百万级token 。例如，阿里云的通义千问系列模型，其上下文长度已经达到了131,072个token 。这种增长使得模型能够处理更长的文档、进行更复杂的多轮对话，并在一定程度上缓解了传统LLM因上下文长度有限而导致的“遗忘”问题。

然而，仅仅增长输入用于推理的上下文token数，并不能完全等同于实现了人类-like的长期记忆机制，它仍然存在显著的局限性。首先，即使上下文窗口非常大，它本质上仍然是一种“短期记忆”或“工作记忆”的扩展。信息在上下文窗口中是临时的、易失的，一旦超出窗口范围，模型就无法直接访问这些信息，除非通过特殊的机制将其重新引入 。这与人类长期记忆的持久性和可检索性有本质区别。其次，超长的上下文窗口对计算资源和模型架构提出了巨大挑战。处理更长的序列意味着更高的计算复杂度和内存消耗，这可能导致推理速度变慢和部署成本增加 。虽然一些技术如稀疏注意力机制（Sparse Attention）和混合专家系统（MoE）被提出来缓解这个问题，但它们本身也可能引入新的权衡 。更重要的是，即使模型能够处理非常长的上下文，它也可能无法像人类一样有效地利用这些信息进行复杂的推理和规划。人类在理解和记忆长文本时，会进行抽象、概括、建立概念之间的联系等高级认知操作，而当前的LLM更多依赖于模式匹配和统计规律 。此外，研究表明，即使上下文窗口很长，模型在处理位于序列中间部分的信息时，其性能也可能不如处理序列开头或结尾的信息，这被称为“中间遗忘”现象。因此，要真正模仿人类的长期记忆模式，除了扩展上下文窗口外，还需要更根本的机制创新，例如引入更结构化的记忆存储、更智能的记忆检索和巩固机制，以及更强大的抽象和推理能力 。

4. 构建更聪明的AI大模型：关键技术与挑战

为了构建能够像人类一样高效学习和记忆新知识、进行更复杂推理和规划、并表现出更强适应性的AI大模型，仅仅依赖现有的大型语言模型（LLMs）及其有限的上下文窗口是远远不够的。需要借鉴人类长期记忆的深层机制和功能特性，开发新的关键技术和应对核心挑战。这包括如何让AI模型自主地生成、组织和检索知识，如何实现主动学习和动态记忆管理，如何提升其进行复杂推理和长远规划的能力，以及如何增强其在多变环境中的适应性和泛化能力。

4.1 自主知识生成与检索

实现AI模型的自主知识生成与检索是构建更聪明AI大模型的核心挑战之一，旨在使模型不仅能被动地接受和存储信息，更能主动地探索、发现、评估和整合新知识，并能在需要时高效准确地检索出来。这要求模型具备超越当前RAG（检索增强生成）模型的能力，RAG主要依赖于预先构建和索引的外部知识库 。自主知识生成意味着模型能够从与环境的交互、处理的数据流或内部推理过程中，识别出有价值的新信息或模式，并将其转化为结构化的知识，存储到自身的知识体系中。这可能涉及到从非结构化文本中提取实体和关系、进行归纳推理以形成新的概念或规则、甚至是通过模拟或实验来验证假设并生成新的认知 。**代理式RAG（Agentic RAG）**在这方面迈出了重要一步，它允许AI智能体主动管理其获取信息的方式，将RAG集成到其推理过程中，使用推理来优化查询，并将RAG视为一个复杂的工具 。

自主检索则要求模型能够根据当前的任务需求和上下文，智能地决定需要哪些知识，并从其庞大的内部知识库或外部资源中精准定位并提取相关信息。这不仅仅是简单的关键词匹配或向量相似度搜索，更需要模型理解查询的深层意图，并能够进行多跳推理、关联不同来源的知识片段。AI查询引擎是实现自主知识检索的核心组件，能够将AI智能体连接到海量、多样化且不断更新的数据源，并构建用于处理持续更新的机制 。通过使用多模态嵌入、向量搜索和重排序等高级技术，AI查询引擎能够准确检索最新的相关知识。此外，AI自建知识库技术也强调从“找答案”到“推答案”的进化，通过混合检索方式和重排序技术，来更精准地理解用户意图并获取相关信息，并具备“自我进化”的能力，如通过主动学习机制和用户反馈闭环实现知识库的持续优化 。

4.2 实现主动学习与记忆管理

实现主动学习和有效的记忆管理是提升AI大模型智能水平的关键环节，旨在使模型能够像人类一样，有选择地、高效地获取新知识，并将其整合到已有的知识体系中，同时避免信息过载和灾难性遗忘。主动学习是指模型能够主动地选择对自身最有价值的数据进行学习，而不是被动地接受所有输入。这需要模型具备评估信息价值、识别知识缺口、以及主动提出查询或探索策略的能力 。例如，未来AI可能会在模型中嵌入一种“内部好奇心函数”，当AI检测到环境中存在不确定性或模糊性时，会主动生成“探索性操作” 。

记忆管理则涉及到如何有效地存储、组织、更新和检索模型所学的知识。当前的AI模型在记忆方面往往表现出“失忆症”，即它们有一个固定的“记忆上限”（上下文窗口），一旦超过这个限制，早期的信息就会被遗忘 。Mem0等记忆增强型模型在这方面进行了有益的探索，它允许AI代理在对话过程中自动调用Mem0保存重要信息，并在需要历史信息时自动搜索相关记忆，实现了主动学习和智能检索 。MemGPT则引入了“工作记忆”和“长期记忆”的概念，并允许模型自主决定何时将信息“写入”长期记忆以及何时“读取”这些记忆 。更进一步，像MemOS这样的系统，则试图将记忆提升为具备生命周期、调度策略与统一结构的“一级资源”，并围绕其构建操作系统级的治理机制，通过将复杂的记忆系统性地划分为不同的核心形态（如明文记忆），并引入标准化的记忆封装结构（如MemCube），旨在为智能体提供多层次的认知基础 。Sakana AI提出的“**神经注意力记忆模型”（NAMM）**允许Transformer模型不仅能“记住”最重要的事情，还能主动“忘记”多余的细节，从而提高效率和性能 。

4.3 提升模型的推理与规划能力

提升AI大模型的推理与规划能力是使其能够像人类一样进行复杂问题解决和决策制定的关键。人类的推理能力不仅仅依赖于对事实的记忆，更重要的是能够运用逻辑规则、进行因果推断、类比联想，并从多个角度审视问题。规划能力则涉及到将复杂目标分解为一系列可执行的子目标，并制定出实现这些子目标的步骤和策略。当前的AI大模型，如大型语言模型（LLM），虽然在模式识别和文本生成方面表现出色，但在深度推理和复杂规划方面仍有较大提升空间。

为了提升模型的推理能力，研究者们正在探索多种途径。一种方法是结合符号推理与神经网络的连接主义方法，即神经符号AI。另一种方法是增强模型的内在推理能力，例如通过设计特定的训练任务和架构，鼓励模型学习更深层次的逻辑关系和因果结构。HippoRAG模型通过结合知识图谱和个性化PageRank算法，在多跳问答任务中展现了更强的推理能力，能够更有效地整合分散信息并进行多步骤推理 。此外，引入外部工具，如计算器、代码执行环境或搜索引擎，也可以辅助模型进行更精确的推理和事实核查 。提升模型的规划能力则需要模型能够理解任务的目标和约束，并将其分解为一系列有序的行动。这涉及到对未来状态的预测、对不同行动方案后果的评估以及根据反馈进行调整的能力。例如，在**LLM驱动的自主代理（Agent）**系统中，规划组件负责将大型任务分解为更小、更易于处理的子目标，并可以对过去的行动进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，为未来的步骤进行改进 。

4.4 增强模型的适应性与泛化能力

增强AI大模型的适应性与泛化能力是使其能够在多变的环境中有效运作并处理未见过的任务的关键目标。适应性指的是模型根据环境变化和新信息调整自身行为和内部状态的能力，而泛化能力则是指模型将在训练数据上学到的知识应用于新的、未曾见过的数据或情境的能力。人类在这些方面表现出色，能够快速学习新技能、适应新环境，并将已有的经验迁移到新的问题解决中。当前的AI大模型虽然在特定任务上取得了显著成就，但在面对与训练数据分布差异较大的新情境时，其性能往往会下降，表现出较弱的适应性和泛化能力。

提升模型的适应性，需要赋予其持续学习和在线学习的能力。这意味着模型不能仅仅在初始训练阶段学习，而应该在部署后仍能通过与环境的交互来更新知识和改进策略。增量学习、迁移学习和元学习等技术是实现这一目标的重要途径 。微软亚洲研究院开发的认知启发学习框架，通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制，使AI在面对新情况时能快速适应，无需大量数据重新训练，这本身就是一种适应性的体现 。增强模型的泛化能力则需要模型学习到数据背后更本质的规律和结构，而不仅仅是表面特征。这可能需要更强大的模型架构、更有效的正则化方法、以及更丰富和多样化的训练数据。通过持续提升模型的适应性与泛化能力，可以使其能够更好地应对现实世界的复杂性和不确定性，展现出更接近人类的智能水平。

5. 结论与展望

模仿人类长期记忆模式，构建更聪明的AI大模型，是人工智能领域一个充满挑战与机遇的前沿方向。通过对人类长期记忆工作机制（如海马体的索引与整合功能、神经可塑性的动态调整、记忆的编码、存储与检索过程）和功能特性（如持久性、大容量、可回忆性、对学习与推理的支持）的深入解析，为AI模型的设计提供了丰富的灵感。现有AI模型在模仿人类记忆方面已经取得了一系列进展，例如RAG模型通过结合外部知识库增强了LLM的事实准确性，记忆增强型模型（如MemGPT、Mem0）通过引入显式记忆模块扩展了模型的记忆容量和持续性，类脑大模型和认知架构（如SALM）则从更宏观的层面探索模拟人类认知过程。然而，这些模型在全面模仿人类长期记忆的灵活性、适应性和深度方面仍存在显著局限，例如上下文窗口的本质仍是短期记忆，RAG模型在复杂推理和主动知识整合方面能力不足，记忆增强型模型在记忆的动态巩固与遗忘机制上仍有欠缺。

展望未来，构建更聪明的AI大模型需要关键技术的突破和核心挑战的克服。这包括实现自主知识生成与检索，使模型能够主动探索和整合新知识；实现主动学习与记忆管理，赋予模型智能筛选、巩固和遗忘信息的能力；提升模型的推理与规划能力，使其能够进行更深层次的逻辑思考和长远规划；以及增强模型的适应性与泛化能力，使其能够更好地应对多变的环境和未见过的任务。仅仅增长输入用于推理的上下文token数是不够的，更需要从根本上创新记忆机制，例如借鉴海马体的索引理论优化检索，模拟神经可塑性实现动态调整，构建多模态记忆系统，并结合外部知识库（如RAG）和自主知识生成与检索技术。通过跨学科的共同努力，结合神经科学、认知科学和计算机科学的最新成果，我们有理由相信，未来能够构建出更接近人类智能水平的AI大模型，为社会发展带来更深远的影响。