盛大集团创始人陈天桥近年来在 AI 领域（尤其是“AI长期记忆”和“脑科学与 AI 交叉”方向）进行了深度布局。 他主张通过模拟人类大脑的记忆与认知机制，解决大语言模型（LLM）的“遗忘”和上下文受限问题，使 AI Agents 具备连贯、可进化且个性化的长期记忆。 旗舰开源项目：EverMemOS（智能记忆操作系统） EverMemOS 是由陈天桥旗下的 EverMind 团队推出的一款旗舰级开源、企业级智能记忆系统，被定位为未来 AI Agents 的“数据与记忆基础设施”。 1. 类脑级记忆生命周期（Engram-Inspired） EverMemOS 的设计灵感来源于人类大脑的记忆编码、巩固与提取机制，包含三个核心阶段： 情境痕迹形成（Episodic Trace Formation）：将实时的对话流转化为 MemCells。MemCells 是记忆的原子单元，用于捕获情境线索、事实以及有时效性的预测信号。 语义整合（Semantic Consolidation）：将分散的 MemCells 提炼并组织成更高维度的、具有主题性的语义结构 —— MemScenes。在这个过程中，系统会持续自动演化并更新用户画像（User Profile）。 重构式回忆（Reconstructive Recollection）：在 AI 需要决策时，通过 MemScene 引导的 Agent 检索机制重构上下文，帮助下游模型完成长周期的连贯推理。 2. 五层技术架构 EverMemOS 将长期记忆的读写流程分层管理： 代理层（Agentic Layer）：处理主动的记忆过程，如记忆提取、向量化、检索和重排序。 记忆层（Memory Layer）：管理核心存储和情境记忆，专注于 MemCells 的提取与生存周期管理。 检索层（Retrieval Layer）：负责多模态检索和对检索结果进行重排序，包括 BM25 + 向量检索的混合搜索以及 RRF（倒数排序融合）等。 业务层（Business Layer）：处理上层的业务逻辑与数据操作。 基础设施层（Infrastructure Layer）：兼容 MongoDB、Elasticsearch、Milvus、Redis 等主流数据库与缓存组件。 3. 性能与生态集成 Token 优化：充当智能注意力过滤器，在部分场景中可将上下文窗口的 Token 消耗降低多达 70%，同时在 LoCoMo 等长期记忆基准测试中达到了 SOTA 性能。 开源生态与插件：MCP（Model Context Protocol）支持：提供了 evermemos-mcp 插件，支持将 AI 编码助手（如 Claude Code、Cursor、Cline 等）接入 EverMemOS 记忆库。 Agent 框架集成：支持 OpenClaw 插件，使智能体能够自动捕获对话、调取历史记忆；同时支持 Live2D 虚拟角色记忆交互等应用。 GitHub 地址：

魔法! DeepSeekV4 上下文内存压缩到1/10! 大家都知道 DeepSeekV4 是支持1M上下文的, 而且经过了极度优化, 如果要真的用到1M上下文, 显存占用只需要10G左右, (对比之下 DeepSeek-V3.2 大概需要84G显存). 然后我刚看到了FlashMemory这个论文, 直接能把显存占用压到 1.3GB! 甚至输出效果不降反升! 哥们你骗兄弟可以, 骗自己就没意思了, 真的吗? 压缩后反而性能上升? 我赶紧看了论文细节: 咱们先复习一下传统做法: 模型每吐出一个字，都要把之前的几十万字重新看一遍(这就是全局注意力). FlashMemory 的做法是: 预测未来需要什么, 它内置了一个神经内存索引器（Neural Memory Indexer, 其实就是个小模型了），能够主动预判接下来生成内容时需要用到历史文本里的哪些片段. 然后预先准备好这些片段, 接下来只要做到命中率超高, 那么这个提升就绝对有效. 即它的假设是, KVCache里面的东西并不是生成每个字的时候全都需要的, 只需要按需提前加载即可. 很像做作业的时候, 把参考资料摊满桌子, 然后优化了一下就是把参考资料需要用到的部分直接拍照, 用的时候看照片就行了. 那么听上去很简单, 但实际的难点在于, 训练一个专用的索引器小模型, 需要把 DeepSeek-V4模型加载到显存里一起炼. 相当耗费算力. 于是这篇论文第二个亮点来了, 它搞了个解耦训练. 他们把这个索引器当成一个标准的"双编码器（Dual-encoder，类似做搜索推荐的模型）"来单独训练. 在这个过程中，根本不需要把庞大的 DeepSeek-V4 基座模型加载到显存中. 这让训练成本断崖式下降，且兼容标准的检索（Retrieval）训练框架. (简单来讲就是它是通用方法训练的, 通过query预测需要检索哪些长句子. 所以其实是个通用模型) 听上去靠谱, 那也只是显存占用少了, 怎么就性能还提高了呢? 答案是注意力降噪. 因为每次只提取和当前生成最相关的记忆块（Chunks）放入显存，模型在运算时就看不见那些无关的冗余信息了.天然地起到了一种"去噪"作用，这也是为什么显存占用少了，模型准确率反而略微提升的原因.官方测试在长文本评测集（如 LongBench-v2 等）上的准确率平均最终提升了 0.6%. (其实还有数据如何逐出显存和如何预测数据实现预加载, 这部分也很棒, 很有启发性. 建议看原论文, 篇幅原因写不下了) 论文地址: 项目地址: #FlashMemory# #DeepSeekV4# #FlashMemoryDeepseekV4#

MSR Memora：一个解耦"存什么"和"怎么取"的 agent 记忆系统 问题： 现有 agent 记忆系统在抽象和具体之间无法兼得。RAG/Mem0 保留细节但碎片化；摘要压缩高效但丢失约束和数字。知识图谱需要预定本体论，不跨域。 核心洞察： 记忆内容可以保持丰富（时间线、多轮讨论），但检索走一条独立的轻量结构层。 架构： 每条记忆两个部分。Primary abstraction——6-8 词的短语（what this memory is about），嵌入做相似搜索。Memory value——完整内容，永远不直接通过内容检索。Cue anchors——从 value 里提取的短标签，提供替代检索路径，不需要本体论。 例子："Dave 和 Sarah 同意原型 4/1、试点 5/2、MVP 5/30"。Primary abstraction = "Updated Project Orion timeline agreed by Dave and Sarah"。Cue anchors = "Dave Project Orion update"、"Project Orion prototype schedule"等。后续查询 Dave 的贡献、原型进度、试点时间，都能通过不同 cue 到达同一条记忆。 检索： 不是一次性 top-k。Policy-guided retriever 迭代精化查询、通过 cue anchors 扩展、决定何时停止。可以蒸馏到小模型。 结果： LoCoMo 86.3%，LongMemEval 87.4%，SOTA。比 RAG、Mem0、Zep、LangMem 全高。多跳推理上差距最大。token 消耗减少 98%（vs 完整上下文）。存储条目数约 Mem0 的一半（344 vs 651）。 代码： | ICML 2026 #Agent记忆# #MSR# #LLM#