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硅基大脑记忆觉醒！会遗忘、会反思、会成长的AI正在到来

哈尔滨工业大学等机构团队发表研究，用认知神经科学视角审视AI记忆系统，探讨如何让AI产生“自我”，构建会遗忘、反思、成长的记忆大脑，还涉及记忆分类、存储、管理、评估、防御及未来演进等内容。

这篇论文指出三大前沿AI模型厂商API有密码学旁路漏洞，攻击者用轻量级模型就能恢复大模型隐藏思维链数据。还揭示部分模型训练或借鉴大模型思维链，此漏洞也致企业数据隐私安全问题。

文章指出大模型和人类大脑归纳规律路径不同，AI追求精确但脆弱的拟合，人追求粗糙但不变的压缩。大模型在可收敛系统表现惊艳，不可收敛系统则崩盘，未来AI产品核心是打造可收敛封闭环境。

文章介绍大模型系统提示词逆向原理，利用‘认知冲突’让AI意外‘泄密’。还给出逆向提示词示例，并展示了ChatGPT系统提示词原文及翻译，包含其角色设定、工具使用规则等内容。

Clawdbot项目突破100k，后改名moltbot。其原记忆是静态的，此次升级为超级/动态记忆，构建三层记忆系统，让理解力自我更新。还集成Supermemory，有自动回忆等功能，文章给出实施指南。

哈佛医学院神经科学家 Gabriel Kreiman 推出 Engramme，旨在赋予人类完美且无限的记忆。它能在特定场景下主动推送相关记忆，构建了大记忆模型，有深厚研究积累，已开放 beta 版申请。

论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。

文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈，如语义膨胀、信息密度不均等；阐述Agent间协同结构演化，包括松耦合编排、语义协同等；还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。

上海AI Lab的P1 - 235B - A22B在国际物理奥林匹克竞赛夺金，在HiPhO基准测试获12金1银，超越GPT - 5等闭源模型。团队构建HiPhO基准测试，用多阶段强化学习训练模型，开发PhysicsMinions系统提升推理能力。

上海人工智能实验室开源MemVerse，这是首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它将多模态信息与文本对齐到统一语义空间，首创‘双通路’架构与‘记忆蒸馏’技术，让智能体有终身记忆能力，在多模态任务中表现出色。