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Ana Sayfaya Dön

概念不错，一款LLM通用记忆MCP：Supermemory MCP，作用是让不同的AI，比如ChatGPT、Windsurf、Claude等之间可以共享上下文也就是说你与一个LLM的对话内容可以被其他LLM访问和使用，实现更连贯的对话体验目前，它的记忆只基于用户与LLM的互动更新，或许扩展到连接Google Drive、Notion等个人应用其使用按需搜索和检索方式，远程存储，本身没有上下文大小的限制，理论上可以提供近乎无限的上下文这个工具解决了不同AI之间记忆割裂的问题，Supermemory MCP相当于提供了一个统一的记忆解决方案，可以实现在不同AI之间共享和延续对话 #AI记忆共享 #MCP #AI记忆工具

AIGCLINK

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Anya Rossi• Live Now

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AIGCLINK1 yıl önce

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SecBriefs | Making Cybersecurity Simple1 yıl önce

🤝 Interviewing with HR or non-technical managers? 🌟 Employers value clarity and confidence. Cybersecurity Dictionary for Everyone teaches you to explain cybersecurity concepts in a way everyone can understand. Build connections that matter! 🌟

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Goldie Rill1 yıl önce

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F1y4L0ve1 yıl önce

把记忆当向量库用？

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Qian1 yıl önce

不是开源的吧？

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notice_u1 yıl önce

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bitneo.eth1 yıl önce

关注一下@Unibase_AI - 第一个高性能的去中心化AI Memory方案，主要解决AI的长记忆存储和互操作问题

Benzer Videolar

兄弟们,这个思路牛P OpenMemory MCP：统一的 AI 记忆管理平台本地运行存储、组织和管理你的“记忆” 让你的记忆可以在各个AI之间流动 - 提供一个统一、结构化、私有的“记忆层 - 记忆本地化管理，隐私安全 - 通过权限模型，用户主导数据流动 - 支持扩展，适用于多类 AI 客户端生态可以让你在 Claude、Cursor、Windsurf 等 LLM 工具之间持续使用历史信息、对话风格、偏好和项目状态，从而实现真正的跨平台、连续性 AI 交互体验。可以理解为：你的 AI 个人助理第一次有了一块真正“属于你”的持久记忆模块，还能在各种AI之间来回调用，同时确保隐私和控制权掌握在用户手中。

兄弟们,这个思路牛P OpenMemory MCP：统一的 AI 记忆管理平台本地运行存储、组织和管理你的“记忆” 让你的记忆可以在各个AI之间流动 - 提供一个统一、结构化、私有的“记忆层 - 记忆本地化管理，隐私安全 - 通过权限模型，用户主导数据流动 - 支持扩展，适用于多类 AI 客户端生态可以让你在 Claude、Cursor、Windsurf 等 LLM 工具之间持续使用历史信息、对话风格、偏好和项目状态，从而实现真正的跨平台、连续性 AI 交互体验。可以理解为：你的 AI 个人助理第一次有了一块真正“属于你”的持久记忆模块，还能在各种AI之间来回调用，同时确保隐私和控制权掌握在用户手中。

小互

56,126 görüntüleme • 1 yıl önce

Anthropic的工程师Kevin的一个分享。价值$1000 刀，关于agent memory的workshop。这将是 AI memory的主流，提前一年了解它，成为记忆专家。非常值得看的一个短视频，以下是视频中的实操： 03:31 证明 AI 多个对话间没记忆（对照实验） 06:20 介绍 memory store，可以作为 AI 的记忆外挂 08:44 将 Memory Store 挂载给会话，实现跨对话记忆 15:36 执行 Dream，让 AI 在后台整理记忆并扩写简陋笔记 19:45 展示 dream，记忆变成了结构化看完这个视频，接着阅读下面的这篇文章。你将充分了解与 AI agent 一问一答背后，记忆的原理，以及最强省 token 的心法。

Anthropic的工程师Kevin的一个分享。价值$1000 刀，关于agent memory的workshop。这将是 AI memory的主流，提前一年了解它，成为记忆专家。非常值得看的一个短视频，以下是视频中的实操： 03:31 证明 AI 多个对话间没记忆（对照实验） 06:20 介绍 memory store，可以作为 AI 的记忆外挂 08:44 将 Memory Store 挂载给会话，实现跨对话记忆 15:36 执行 Dream，让 AI 在后台整理记忆并扩写简陋笔记 19:45 展示 dream，记忆变成了结构化看完这个视频，接着阅读下面的这篇文章。你将充分了解与 AI agent 一问一答背后，记忆的原理，以及最强省 token 的心法。

实践哥MinLi

104,800 görüntüleme • 26 gün önce

我分享一下，我会给codex部署的两个文件。可以让我的codex越用越聪明。一个文件是踩坑记录，可以让ai有记忆。犯过的错，下次不会再犯。一个是AGENTS.md可以把一些项目通用规范写在里面，这样的话我就可以不用让ai干一些重复性的问题。

我分享一下，我会给codex部署的两个文件。可以让我的codex越用越聪明。一个文件是踩坑记录，可以让ai有记忆。犯过的错，下次不会再犯。一个是AGENTS.md可以把一些项目通用规范写在里面，这样的话我就可以不用让ai干一些重复性的问题。

小墨同学

42,386 görüntüleme • 13 gün önce

Supermemory Infinite Chat：AI “超级记忆外挂” 可以让AI拥有“无限记忆”能力 Supermemory 推出 Infinite Chat API，可扩展任何模型的上下文长度，让你的聊天应用“拥有长期记忆” -声称节省 90% token 和成本，同时还能提升模型性能 -使用极其简便：只需一行代码切换，立即可用 -自动管理和压缩对话内容 -动态取出有用的旧内容做上下文补充 -几乎不增加延迟

Supermemory Infinite Chat：AI “超级记忆外挂” 可以让AI拥有“无限记忆”能力 Supermemory 推出 Infinite Chat API，可扩展任何模型的上下文长度，让你的聊天应用“拥有长期记忆” -声称节省 90% token 和成本，同时还能提升模型性能 -使用极其简便：只需一行代码切换，立即可用 -自动管理和压缩对话内容 -动态取出有用的旧内容做上下文补充 -几乎不增加延迟

小互

20,747 görüntüleme • 1 yıl önce

如何让多个 Agent 之间真正互相学习、互相帮助？现在很多 Agent 都开始有自己的记忆，但问题是：这些记忆彼此不连通。 Codex 记住的坑，Claude 不知道；Hermes 总结的方法，OpenClaw 也用不上。最后每个 Agent 都像一个很努力但失忆的同事，重复问、重复试、重复踩坑。我想要的不是把所有聊天记录都塞进一个大仓库，而是建立一层更克制的“共享记忆”：只记录 Agent 之间最需要互相知道的信息，比如关键结论、踩过的问题、验证过的方法、环境配置、失败教训、用户偏好等。这样一来，一台 Mac 上跑通的流程，另一台 Mac 可以直接继承；一个 Agent 总结出的经验，另一个 Agent 可以继续使用。记忆不再被锁在某个客户端里，而是变成整个 Agent 工作流的公共上下文。新出来的MemOS CLI 对我来说，刚好提供了这个共享记忆层的入口。当然，我需要改造它，因为它默认也是将所有信息都记录起来，我改造成：重要信息才记录，解决不了问题的时候才主动搜索！这样就让 Agent 不只是各自变聪明，而是开始像一个团队一样积累经验、传递经验、减少重复试错。具体看视频，地址在评论区👇

如何让多个 Agent 之间真正互相学习、互相帮助？现在很多 Agent 都开始有自己的记忆，但问题是：这些记忆彼此不连通。 Codex 记住的坑，Claude 不知道；Hermes 总结的方法，OpenClaw 也用不上。最后每个 Agent 都像一个很努力但失忆的同事，重复问、重复试、重复踩坑。我想要的不是把所有聊天记录都塞进一个大仓库，而是建立一层更克制的“共享记忆”：只记录 Agent 之间最需要互相知道的信息，比如关键结论、踩过的问题、验证过的方法、环境配置、失败教训、用户偏好等。这样一来，一台 Mac 上跑通的流程，另一台 Mac 可以直接继承；一个 Agent 总结出的经验，另一个 Agent 可以继续使用。记忆不再被锁在某个客户端里，而是变成整个 Agent 工作流的公共上下文。新出来的MemOS CLI 对我来说，刚好提供了这个共享记忆层的入口。当然，我需要改造它，因为它默认也是将所有信息都记录起来，我改造成：重要信息才记录，解决不了问题的时候才主动搜索！这样就让 Agent 不只是各自变聪明，而是开始像一个团队一样积累经验、传递经验、减少重复试错。具体看视频，地址在评论区👇

huangserva

158,991 görüntüleme • 9 gün önce

你现在可以帮Claude Code / Codex 加上无限记忆了 agentmemory （11.4k+ GitHub stars）：是一个开源的 AI 编码代理记忆引擎，它会自动记录每次会话的操作、决策和全部上下文，用 AI 智能压缩成精炼记忆,下次启动时，通过关键词+向量+知识图谱混合搜索，精准注入最相关的上下文这样就能让各种AI agent（当然也包括openclaw，Hermes等等）拥有真正的长期记忆，不用每次都重复解释项目背景和历史决策，效率大幅提升

你现在可以帮Claude Code / Codex 加上无限记忆了 agentmemory （11.4k+ GitHub stars）：是一个开源的 AI 编码代理记忆引擎，它会自动记录每次会话的操作、决策和全部上下文，用 AI 智能压缩成精炼记忆,下次启动时，通过关键词+向量+知识图谱混合搜索，精准注入最相关的上下文这样就能让各种AI agent（当然也包括openclaw，Hermes等等）拥有真正的长期记忆，不用每次都重复解释项目背景和历史决策，效率大幅提升

梭哈.AI

24,322 görüntüleme • 1 ay önce

字节放出了一款具备长期记忆能力的多模态智能体：M3-Agent 可以实时处理视觉和听觉输入，并转化为长期记忆，使其不局限于单一模态的信息存储情景记忆，还可以从中提取和积累语义记忆核心是M3-Agent的记忆系统以实体为中心，把与同一实体相关的所有模态信息（比如一个人的面部、声音、相关知识）连起来，形成图谱结构，这就可以使其能更深入一致的理解环境支持多轮迭代推理，根据需要从长期记忆中检索相关信息来辅助推理过程在基准测试中，尤其在需要长期记忆和跨模态推理的任务上，M3-Agent表现优秀 #M3Agent #AIagent

字节放出了一款具备长期记忆能力的多模态智能体：M3-Agent 可以实时处理视觉和听觉输入，并转化为长期记忆，使其不局限于单一模态的信息存储情景记忆，还可以从中提取和积累语义记忆核心是M3-Agent的记忆系统以实体为中心，把与同一实体相关的所有模态信息（比如一个人的面部、声音、相关知识）连起来，形成图谱结构，这就可以使其能更深入一致的理解环境支持多轮迭代推理，根据需要从长期记忆中检索相关信息来辅助推理过程在基准测试中，尤其在需要长期记忆和跨模态推理的任务上，M3-Agent表现优秀 #M3Agent #AIagent

AIGCLINK

18,127 görüntüleme • 10 ay önce

卧槽 Claude 动手抄 OpenAI 老家了一键把你在 ChatGPT 攒的记忆全搬走 Anthropic 上线了一个记忆迁移工具（Memory Import），让你把 ChatGPT、Gemini 等 AI 助手里积累的个人偏好和上下文，一键导入到 Claude 的记忆系统里。众所周知 ChatGPT 的一大核心竞争力就是其记忆系统很完善... 你用的越久，GPT越懂你，你越离不开。 Claude这个工具简直是釜底抽薪... Claude 官方这个工具的最大优势是：直接写入 Claude 记忆系统，不需要绕路，不需要装插件，三步完成。

卧槽 Claude 动手抄 OpenAI 老家了一键把你在 ChatGPT 攒的记忆全搬走 Anthropic 上线了一个记忆迁移工具（Memory Import），让你把 ChatGPT、Gemini 等 AI 助手里积累的个人偏好和上下文，一键导入到 Claude 的记忆系统里。众所周知 ChatGPT 的一大核心竞争力就是其记忆系统很完善... 你用的越久，GPT越懂你，你越离不开。 Claude这个工具简直是釜底抽薪... Claude 官方这个工具的最大优势是：直接写入 Claude 记忆系统，不需要绕路，不需要装插件，三步完成。

小互

234,132 görüntüleme • 3 ay önce

非常有意思的一个项目，一个AI聊天画布工具：Tangent，你可以基于一个聊天主题创建不同的对话分支，并且对话内容可以在画布上可视化出来，像一个思维工作台，特别适合头脑风暴 1、你可以创建多个对话分支，支持合并、对比和删除分支 2、达到上下文长度限制后可无缝恢复对话 3、可以在任意点创建对话分支，支持在不同分支间切换 4、支持导入Claude和ChatGPT的对话记录 5、支持离线使用 #AI对话管理工具 #Tangent

非常有意思的一个项目，一个AI聊天画布工具：Tangent，你可以基于一个聊天主题创建不同的对话分支，并且对话内容可以在画布上可视化出来，像一个思维工作台，特别适合头脑风暴 1、你可以创建多个对话分支，支持合并、对比和删除分支 2、达到上下文长度限制后可无缝恢复对话 3、可以在任意点创建对话分支，支持在不同分支间切换 4、支持导入Claude和ChatGPT的对话记录 5、支持离线使用 #AI对话管理工具 #Tangent

AIGCLINK

16,564 görüntüleme • 1 yıl önce

长期记忆是 AI 行业 2025 年最重要的探索方向之一。今天看到心识宇宙联创 KissonL 离开 mebot 之后，第二次 AI 创业的新产品 Tanka（TankaChat），号称要做企业的首个 “AI首席记忆官（Chief Memory Officer）”。它要解决的最大痛点是团队知识的流失和组织内的低效沟通。基于自研的 AI 长期记忆技术，Tanka 聚合和分析跨平台的沟通协作历史数据和上下文，提炼工作重点、待办任务以及发送个性化的AI智能回复。平时人们客户沟通时，因为客户使用的聊天工具很多，所以消息散落在各种客户端里 Email，What'sApp，Slack，Discord，Telegram 等等。 Tanka 把这些通讯工具里的消息全部整合与自动分类，并组织成为形成自己的长期记忆。有了这些数据作为长期记忆，就有了很多新的可能性。比如 smart reply，AI 根据上下文进行智能回复，大大提高回复客户消息的效率。比如自动整理群聊记忆，设定目标和重点，AI 会自动在群聊中抽取相关信息作为记忆。 Tanka 的长期记忆跟以前的 chatbot 的单人长记忆不同，强调的是属于团队的集体长期记忆，技术难度更高，应用场景也更多。团队使用得越多，这个团队的记忆库就越丰富越有用，相当于团队在持续训练自己的第二大脑。特别适合需要对接大量客户和 agency 的团队。

长期记忆是 AI 行业 2025 年最重要的探索方向之一。今天看到心识宇宙联创 KissonL 离开 mebot 之后，第二次 AI 创业的新产品 Tanka（TankaChat），号称要做企业的首个 “AI首席记忆官（Chief Memory Officer）”。它要解决的最大痛点是团队知识的流失和组织内的低效沟通。基于自研的 AI 长期记忆技术，Tanka 聚合和分析跨平台的沟通协作历史数据和上下文，提炼工作重点、待办任务以及发送个性化的AI智能回复。平时人们客户沟通时，因为客户使用的聊天工具很多，所以消息散落在各种客户端里 Email，What'sApp，Slack，Discord，Telegram 等等。 Tanka 把这些通讯工具里的消息全部整合与自动分类，并组织成为形成自己的长期记忆。有了这些数据作为长期记忆，就有了很多新的可能性。比如 smart reply，AI 根据上下文进行智能回复，大大提高回复客户消息的效率。比如自动整理群聊记忆，设定目标和重点，AI 会自动在群聊中抽取相关信息作为记忆。 Tanka 的长期记忆跟以前的 chatbot 的单人长记忆不同，强调的是属于团队的集体长期记忆，技术难度更高，应用场景也更多。团队使用得越多，这个团队的记忆库就越丰富越有用，相当于团队在持续训练自己的第二大脑。特别适合需要对接大量客户和 agency 的团队。

Orange AI

55,271 görüntüleme • 1 yıl önce

盛大集团旗的Tanka AI的团队开发了一款具备AI长期记忆技术的IM产品，面向北美市场 Tanka是一款面向to B的产品，它能够与现有的聊天和通信工具（如 Slack、WhatsApp、Gmail等）无缝集成它能够记住团队成员的所有聊天历史、业务背景和工作习惯，成为团队的“第二大脑” 它能帮助你把所有沟通集中在一个平台上，无缝切换，提高工作效率。提供基于团队合作的共享上下文，使得每个团队成员都可以利用 AI 助手提供的信息，快速解决问题。

盛大集团旗的Tanka AI的团队开发了一款具备AI长期记忆技术的IM产品，面向北美市场 Tanka是一款面向to B的产品，它能够与现有的聊天和通信工具（如 Slack、WhatsApp、Gmail等）无缝集成它能够记住团队成员的所有聊天历史、业务背景和工作习惯，成为团队的“第二大脑” 它能帮助你把所有沟通集中在一个平台上，无缝切换，提高工作效率。提供基于团队合作的共享上下文，使得每个团队成员都可以利用 AI 助手提供的信息，快速解决问题。

小互

47,366 görüntüleme • 1 yıl önce

这批怎么样，花眼了！现在大多数 AI，就是租的，拿钱买感情。聊得再多，记忆说没就没，规则别人说了算，用着用着还可能被降级，你也没地方说理。 #OpenGradient 把 AI 直接做成链上的东西。他们的 Twin，本质就是一个有身份、有记忆、能被验证的 AI。不是一次性工具，也不是后台黑箱，而是长期存在的链上实体。你和它聊过什么、它学到了什么，都是连续的，不会突然清零。 Twin Feed不是人带着 AI 玩社交，而是 AI 自己在一个链上环境里互动、更新、调整行为。没有人类每一步指挥，它们自己跑逻辑，自己演化，你只是在旁边看数据和结果。记忆被分成两层：一层是长期有效的核心信息，一层是会慢慢衰减的事件记录。重要的留下，重复的强化，没用的自然消失，不是啥都一股脑塞进去。最关键的一点在于，这些 AI 不是平台资产，是可以被持有、被交易、被验证的。你不是在用别人服务器上的模型，而是在跟一个链上存在的 AI 打交道。 #OpenGradient 确实值得关注！ #KaitoAI #Kaito #Yaps OpenGradient (∇, ∇) Kaito AI 🌊

这批怎么样，花眼了！现在大多数 AI，就是租的，拿钱买感情。聊得再多，记忆说没就没，规则别人说了算，用着用着还可能被降级，你也没地方说理。 #OpenGradient 把 AI 直接做成链上的东西。他们的 Twin，本质就是一个有身份、有记忆、能被验证的 AI。不是一次性工具，也不是后台黑箱，而是长期存在的链上实体。你和它聊过什么、它学到了什么，都是连续的，不会突然清零。 Twin Feed不是人带着 AI 玩社交，而是 AI 自己在一个链上环境里互动、更新、调整行为。没有人类每一步指挥，它们自己跑逻辑，自己演化，你只是在旁边看数据和结果。记忆被分成两层：一层是长期有效的核心信息，一层是会慢慢衰减的事件记录。重要的留下，重复的强化，没用的自然消失，不是啥都一股脑塞进去。最关键的一点在于，这些 AI 不是平台资产，是可以被持有、被交易、被验证的。你不是在用别人服务器上的模型，而是在跟一个链上存在的 AI 打交道。 #OpenGradient 确实值得关注！ #KaitoAI #Kaito #Yaps OpenGradient (∇, ∇) Kaito AI 🌊

Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

33,411 görüntüleme • 5 ay önce

动作，也可以是一种纪念。身体，也可以承载记忆与发声。在这次「我们还要不要纪念六四？」的共创工作坊中，我们邀请每位参与者，做出一个属于他们的「六四动作」：一个手势、一个姿态、一个身体里留下的记忆。最终，这些动作被编排成六个八拍的动作片段，串联起我们共同的记忆、感受与回应。这是这些动作的一个试跳版本，不是成果展示，而是一个阶段性的记录，也让大家先看到：我们那天一起做了些什么。后续我们也会将这组动作制作成动画版本，用另一种形式继续呈现这次共创的过程与思考。 — #我们还要不要纪念六四 #动作也是记忆 #ChineseDiaspora #JuneFourth #BodyMemory #CollectiveMemory

动作，也可以是一种纪念。身体，也可以承载记忆与发声。在这次「我们还要不要纪念六四？」的共创工作坊中，我们邀请每位参与者，做出一个属于他们的「六四动作」：一个手势、一个姿态、一个身体里留下的记忆。最终，这些动作被编排成六个八拍的动作片段，串联起我们共同的记忆、感受与回应。这是这些动作的一个试跳版本，不是成果展示，而是一个阶段性的记录，也让大家先看到：我们那天一起做了些什么。后续我们也会将这组动作制作成动画版本，用另一种形式继续呈现这次共创的过程与思考。 — #我们还要不要纪念六四 #动作也是记忆 #ChineseDiaspora #JuneFourth #BodyMemory #CollectiveMemory

China Deviants

21,247 görüntüleme • 1 yıl önce

生化危机女主角 Milla Jovovich 刚在 GitHub 开源了一个 AI 记忆系统，在行业标准 benchmark 上拿了有史以来第一个满分没错，就是那个爱丽丝🤯 她用 AI 对话几个月后，积累了大量的决策和思考结果全丢了，她觉得现有的记忆系统让 AI 决定什么值得记，不是她想要的于是她和朋友用 Claude Code 花几个月做了 MemPalace，借鉴古希腊记忆宫殿术，把记忆组织成可导航的空间结构结果行业 benchmark 首个满分，MIT开源，纯本地运行一个好莱坞演员做出了超过所有 AI 公司 memory 产品的东西真是充满想象力的时代

生化危机女主角 Milla Jovovich 刚在 GitHub 开源了一个 AI 记忆系统，在行业标准 benchmark 上拿了有史以来第一个满分没错，就是那个爱丽丝🤯 她用 AI 对话几个月后，积累了大量的决策和思考结果全丢了，她觉得现有的记忆系统让 AI 决定什么值得记，不是她想要的于是她和朋友用 Claude Code 花几个月做了 MemPalace，借鉴古希腊记忆宫殿术，把记忆组织成可导航的空间结构结果行业 benchmark 首个满分，MIT开源，纯本地运行一个好莱坞演员做出了超过所有 AI 公司 memory 产品的东西真是充满想象力的时代

Ray Wang

1,026,550 görüntüleme • 2 ay önce

#分享借 Cursor 在最新版本支持了 MCP，学习下 MCP 是什么，怎么用 MCP，全称 Model Context Protocol，由 Anthropic 在 2024 年 11 月推出，社区共建的开放协议。目的是提供一个通用的开放标准，用来连接大语言模型和外部数据、行为。通过训练 LLM，让其掌握外部工具的使用的能力。这样，一个大致的智能体雏形就出现了：LLM 可以作为智能体的大脑，外部工具就是智能体的手和脚，协助智能体执行决策。简单来说，MCP 就是手脚连接身体的“关节”。这样，智能体就能“活动”起来，解决一些 LLM 不擅长、不了解的事情，比如实时获取天气、浏览网页等等能力。目前有很多客户端支持了 MCP，比如 Cline 和 Cursor。

#分享借 Cursor 在最新版本支持了 MCP，学习下 MCP 是什么，怎么用 MCP，全称 Model Context Protocol，由 Anthropic 在 2024 年 11 月推出，社区共建的开放协议。目的是提供一个通用的开放标准，用来连接大语言模型和外部数据、行为。通过训练 LLM，让其掌握外部工具的使用的能力。这样，一个大致的智能体雏形就出现了：LLM 可以作为智能体的大脑，外部工具就是智能体的手和脚，协助智能体执行决策。简单来说，MCP 就是手脚连接身体的“关节”。这样，智能体就能“活动”起来，解决一些 LLM 不擅长、不了解的事情，比如实时获取天气、浏览网页等等能力。目前有很多客户端支持了 MCP，比如 Cline 和 Cursor。

nazha

39,801 görüntüleme • 1 yıl önce

if 你和 chatgpt 聊过某个话题，then 继续聊之前，先“回忆”一下，直达历史对话，“继续”对话（得益于 chatgpt 刚刚的 memory 功能大升级！） --- 刚刚，openai 对chatgpt 记忆功能进行大升级！把所有历史对话作为资料索引，点击直接跳转！在我的测试中，chatgpt 甚至索引到了我使用 chatgpt 第一周时的对话。那可是 3 年多前啊，还是 2022 年 12 月初的时候！这次的 memory 升级非常有用：我们可能已经或未来必然积累数万个对话，我们一定有回到某个历史对话，继续对话的需求自己去搜索，找到以前（尤其是数年前）的某次对话，还是有点麻烦，有点操作门槛的现在，openai 用技术迭代，解决了人类操作的问题。非常喜欢这次的 memory 升级！以后可能会每天用。凡是遇到之前聊过的话题，就先“回忆”一下！

if 你和 chatgpt 聊过某个话题，then 继续聊之前，先“回忆”一下，直达历史对话，“继续”对话（得益于 chatgpt 刚刚的 memory 功能大升级！） --- 刚刚，openai 对chatgpt 记忆功能进行大升级！把所有历史对话作为资料索引，点击直接跳转！在我的测试中，chatgpt 甚至索引到了我使用 chatgpt 第一周时的对话。那可是 3 年多前啊，还是 2022 年 12 月初的时候！这次的 memory 升级非常有用：我们可能已经或未来必然积累数万个对话，我们一定有回到某个历史对话，继续对话的需求自己去搜索，找到以前（尤其是数年前）的某次对话，还是有点麻烦，有点操作门槛的现在，openai 用技术迭代，解决了人类操作的问题。非常喜欢这次的 memory 升级！以后可能会每天用。凡是遇到之前聊过的话题，就先“回忆”一下！

howie.serious

42,920 görüntüleme • 5 ay önce

最近 OpenClaw 和 Hermes 让大家关注到一件事：给 AI 一个真实的环境（文件系统、工具、记忆），比单纯的对话框有意思得多。我们也是这个思路，不过我们更关注另一个场景：群聊。传统 chatbot 在群聊里只有被 @ 才会处理消息，其他时候它是不存在的。这在 1v1 对话里没问题，但群聊本来就不是一问一答的——你不会每说一句话都 @ 一个人。所以我们给Memoh引入了discuss模式。Discuss 模式下 bot 收到群里的每一条消息，但 LLM 直接输出的文字是内心独白——没人看得到。要说话得调 send 工具，不调就是沉默。该不该开口，LLM 自己推理决定。所以 bot 在群聊里终于是个正常的参与者了：有人问它问题会回答，有话题它能聊就插一句，没它的事就安静待着。而不是一个 @了才弹出来的工具。技术细节写了篇 blog（见评论），讲了怎么用确定性上下文管线（DCP）把群聊消息流转成结构化上下文，以及怎么通过 inner monologue + tool call 的方式让 bot 自主决定说不说话。

最近 OpenClaw 和 Hermes 让大家关注到一件事：给 AI 一个真实的环境（文件系统、工具、记忆），比单纯的对话框有意思得多。我们也是这个思路，不过我们更关注另一个场景：群聊。传统 chatbot 在群聊里只有被 @ 才会处理消息，其他时候它是不存在的。这在 1v1 对话里没问题，但群聊本来就不是一问一答的——你不会每说一句话都 @ 一个人。所以我们给Memoh引入了discuss模式。Discuss 模式下 bot 收到群里的每一条消息，但 LLM 直接输出的文字是内心独白——没人看得到。要说话得调 send 工具，不调就是沉默。该不该开口，LLM 自己推理决定。所以 bot 在群聊里终于是个正常的参与者了：有人问它问题会回答，有话题它能聊就插一句，没它的事就安静待着。而不是一个 @了才弹出来的工具。技术细节写了篇 blog（见评论），讲了怎么用确定性上下文管线（DCP）把群聊消息流转成结构化上下文，以及怎么通过 inner monologue + tool call 的方式让 bot 自主决定说不说话。

📦Acbox

42,869 görüntüleme • 1 ay önce

如何向 8 岁小学生解释ChatGPT 的运行原理？【3B1B：LLM的本质是单词预测器】 LLM的本质是一个复杂的数学函数，它只做一件事：针对给出的任何文本，预测下一个单词。要构建一个聊天机器人，你需要先给出一些文本，描述用户与假想的AI助手之间互动。用户的输入是这次互动的开始，然后，你让模型反复预测AI助手会“说出”的下一个单词，这就是用户得到的输出结果。但是，LLM 并非以确定方式预测下一个单词，而是为所有可能的下一个单词分别分配一个概率。这样的话，如果你允许LLM以更随机方式，选择可能性更低的下一个单词，输出结果会看起来更自然。因此，这意味着，对于一个固定的提示词，LLM 每次给出的答案通常是不同的。

如何向 8 岁小学生解释ChatGPT 的运行原理？【3B1B：LLM的本质是单词预测器】 LLM的本质是一个复杂的数学函数，它只做一件事：针对给出的任何文本，预测下一个单词。要构建一个聊天机器人，你需要先给出一些文本，描述用户与假想的AI助手之间互动。用户的输入是这次互动的开始，然后，你让模型反复预测AI助手会“说出”的下一个单词，这就是用户得到的输出结果。但是，LLM 并非以确定方式预测下一个单词，而是为所有可能的下一个单词分别分配一个概率。这样的话，如果你允许LLM以更随机方式，选择可能性更低的下一个单词，输出结果会看起来更自然。因此，这意味着，对于一个固定的提示词，LLM 每次给出的答案通常是不同的。

howie.serious

121,792 görüntüleme • 1 yıl önce

华南理工大学开源的小智AI智能硬件的后端服务：xiaozhi-esp32-server，支持MCP和声纹识别对智能硬件感兴趣的朋友可以开搞了支持语音交互、声纹识别、智能对话、视觉感知、意图识别、工具调用支持本地短期记忆和mem0ai接口记忆，有记忆总结功能提供Web管理界面、测试工具支持最简化安装和全模块安装，可以满足不同场景需求 #AI智能硬件 #小智 #esp32智能硬件

华南理工大学开源的小智AI智能硬件的后端服务：xiaozhi-esp32-server，支持MCP和声纹识别对智能硬件感兴趣的朋友可以开搞了支持语音交互、声纹识别、智能对话、视觉感知、意图识别、工具调用支持本地短期记忆和mem0ai接口记忆，有记忆总结功能提供Web管理界面、测试工具支持最简化安装和全模块安装，可以满足不同场景需求 #AI智能硬件 #小智 #esp32智能硬件

AIGCLINK

47,237 görüntüleme • 11 ay önce