記憶模組

深度分析

顯性記憶在大型語言模型中的應用：推動人工通用智慧的關鍵

大型語言模型已展現強大能力，但缺乏持續動態記憶。本文主張透過類腦海馬迴的顯性記憶整合，提升長期規劃與符號推理能力，認為此為邁向人工通用智慧的關鍵。研究指出，現有模型的學習機制類似人類的隱性記憶，難以支撐高階認知功能。若未加入此類記憶，未來的AI系統可能仍受限於短期推斷。