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Evermind 让大模型拥有类人记忆能力

2026-03-03 15:27:04 来源:中华热点

记忆≈今年全球AI圈集体押注的技术风口≈皇冠明珠。

几乎所有你能想到的大模型团队,都在加班加点往自家模型里塞记忆功能……

但这一次,让我们把视线从这些科技巨头身上稍稍挪开,就会发现有一支后起之秀同样不容小觑。

他们就是陈天桥和邓亚峰带队的EverMind。

为什么这样说呢?

且看产品,最新发布世界级长期记忆系统——EverMemOS,发布即SOTA。

一举打破多项记忆基准测试的同时,还能远超此前所有的基线方法。

学习大脑记忆机制,成了

启发于脑科学技术的研究成果,盛大一直以来非常重视长期记忆领域的研究。早在2024年10月,盛大团队就对外发布了长期记忆领域的纲领性文章《Long Term Memory-The Foundation of AI Self-Evolution》。

基于盛大多个团队在该领域的持续积累,EverMind在2025年8月正式启动EverMemOS项目,并于11月对外正式发布开源版本。

EverMemOS是EverMind打造的首款AI记忆基础设施,对比同赛道团队,似乎姗姗来迟。

Mem0、Zep等产品最早都能追溯到2024年,现在商业化最成功的开发者框架Letta(原MemGPT)也是2023年就开始起步。

EverMemOS却交出了亮眼的答卷:最晚入场,但效果弯道超车。

从技术角度看,它同时继承了基于外部存储和基于隐状态两种路径。不过业内并非没有尝试过此类方案,但EverMind显然在记忆提取的精准度和逻辑一致性上实现了更优的平衡。

原因在于EverMind抓住了精髓,用邓亚峰的话说,就是:通过EverMemOS,我们赋予智能体一个活的、不断演化的历史。

这里的关键词其实是“活的”。那么如何能保存最鲜活的记忆呢?人类大脑。

这就引出了EverMind的独特思路——生物启发。


具体来讲,EverMemOS通过模拟人类记忆的形成并转化为计算框架,利用三阶段层层递进以实现大模型长期记忆的存储和提取:

Step 1:情景轨迹构建。

对应人脑的海马体和内嗅皮层,可以将连续的对话内容拆分成一个个独立的记忆单元(MemCell),每个单元里不仅记录有完整的聊天内容,还包括一些关键事实、时效信息等。

Step 2:语义整合。

类比新皮层(前额叶皮层+颞叶皮层),系统会将内容相关的记忆单元归类在一起,形成主题化的记忆场景(MemScene),同时还会更新用户画像,区分用户的长期稳定偏好和短期临时状态。

Step 3:重构式回忆。

这一步对应的是前额叶皮层和海马体的协同机制,当用户提问时,系统就会在记忆场景的引导下进行智能检索,只挑选出必要且足够的记忆内容,用于后续的推理任务。

由此,AI学会像人类一样记忆——这不仅是知识的数据库存储,更是认知系统的深度整合。如此一来,即便是在多个Agent之间,也能实现信息的高效传递。



至于效果如何,咱们还是眼见为实,看看基准测试结果。

团队选取了4个主流记忆基准测试,以及多种大模型记忆增强方法。所有方法都基于同一基础大模型(GPT-4o-mini或GPT-4.1-mini)进行测试。

结果也很明显,EverMemOS大获全胜,全面超越现有记忆系统和全上下文模型。


其中在LoCoMo上,准确率直接一跃来到93.05%,尤其是在多跳推理和时序任务上表现突出,分别提升19.7%和16.1%,同时token使用量和计算成本得到大幅度降低。

在多会话对话评估LongMemEval里,EverMemOS同样以83%的准确率位居榜首,说明在面对跨度极大、信息量极高的场景中,EverMemOS依旧能够精准检索和关联到过去的信息,并且通过持续交流还会不断进化完善自己。

HaluMem由MemTensor和中国电信研究院联合发布,是业界首个面向AI记忆系统的操作级幻觉评估基准。而EverMemOS在保证记忆完整性的同时,也显著改善了幻觉现象。

在PersonaMem v2里,EverMemOS在九个复杂场景中依旧全场最佳,保证了深度个性化和行为一致性。



足以见得,EverMemOS是相当全能的一枚选手,记性好、搜得准,关键还运行速度快、成本还够低,最长可突破百兆上下文限制。

当然要实现这一点,不可能只靠一个团队单打独斗,而需要一整个生态协同发展,那么谁能成为这个生态的缔造者,就显得格外重要。

从某种程度讲,这恰恰是盛大的舒适区。

在互联网时代,盛大就靠着平台生态证明了自己的能力边界,而在如今新一轮AI时代里,盛大依旧能将过去的战略经验迁移过来,只是这一次它选择的是记忆。

所以毋庸置疑,由盛大孵化的EverMind将成为这个领域里不可忽视的一抹力量,它的野心与实力堪配。

此行必然不易,但我们或许已然可以期待,在不久后的将来,有更多如同EverMind的探路者携手共进,来真正揭开AI长期记忆迷宫的一角。


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