其次，大模型的记忆能力有缺陷：大模型在训练时“记住”了大量知识，但训练完成后并不会在使用中持续学习、“记住“新知识；每次推理时，它只能依赖有限长度的上下文窗口来“记住”当前任务的信息（不同模型有不同上限，超过窗口的内容就会被遗忘），而无法像人一样自然地维持稳定、长期的个体记忆。但在真实业务中，我们需要机器智能有强大的记忆能力，比如一个AI老师，需要持续记住学生的学习历史、薄弱环节和偏好，才能在后续的讲解与练习中真正做到“因人施教”。
三年前，我们还默认程序员是一个需要“拼体力”的行业：多写代码、多熬时间、多积累经验。
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在硬件构建的场景里，需求即入口，入口即支付。这种“零距离”的转化效率，是任何云端API调用或软件订阅模式都无法比拟的，对于拥有成熟交易生态的玩家，硬件可以说是将流量直接“泵入”营收的终极阀门。，推荐阅读搜狗输入法下载获取更多信息
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