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    首個多模態記憶湖MemoryLake發布:AI基礎設施邁入記憶驅動時代

    本文作者: 鄭佳美   2026-02-09 12:42
    導語:打破舊范式,掀起“記憶優先”的認知計算新時代

    2025年1月——在AI技術從感知智能邁向認知智能的關鍵轉折點上,質變科技正式發布了具備超大規模實踐能力的多模態記憶平臺——MemoryLake。該平臺首次將“多模態內容深度理解、多模態記憶存儲、記憶計算與管理”全棧能力融于一體,由 MemoryLake-D1 大模型、MemoryLake 記憶引擎和多模態存儲與計算平臺(Relyt Multi-modal Data Cloud)構成。MemoryLake 旨在解決當前企業AI落地面臨的諸多根本挑戰,包括“多模態信息難以理解與融合”“數據碎片化導致記憶斷層”“模型決策不準確不可靠”“大模型調用成本高”“企業數據規模龐大卻響應遲緩” 等痛點。這一產品的發布標志著AI基礎設施正式從“以數據為中心”邁入“以記憶為中心”的新階段。

    認知計算范式演進:從處理數據到處理記憶

    當前企業級AI應用普遍面臨一個根本矛盾:大型語言模型具備強大的生成能力,卻難以在復雜業務場景中給出準確、持續、可解釋的行動級決策。根源在于,現有系統仍是圍繞“數據”而構建,而非圍繞“記憶”構建。正如質變科技CEO占超群所說:“傳統計算系統處理的是行為記錄,而記憶計算系統處理的是決策軌跡——這是智能體網絡(Agent Network)的基礎”。

    從傳統計算到認知計算,這一理念體現在三個根本性的范式轉變上:

    1.架構設計轉向認知狀態記憶為中心

    認知狀態記憶是一等公民(First-Class State),認知狀態記憶是系統在某一時刻,對“我在做什么、我知道什么、我假設什么、我不確定什么”的結構化內部表征。

    2.系統核心從“管理數據記錄”轉向“構建多模態認知狀態記憶”

    以多模態存儲與計算平臺為基石、大模型為數據深度理解引擎、支持高準確度和自演進的記憶管理與計算引擎為系統核心,未來技術競爭的關鍵在于記憶的多模態、準確性、可追溯、反思以及自演進能力。

    3.基礎設施轉向記憶管理

    從“數據的存儲、計算與管理”轉向“記憶的存儲、計算與管理”。正如云時代催生了 Snowflake 與 Databricks,AI 時代也將誕生以“記憶”為核心的新一代基礎設施平臺。質變科技此次通過 MemoryLake 初步定義了這一新興賽道,在行業中率先踐行記憶驅動的技術路線。

    MemoryLake架構:三大核心技術組件

    為了構建完整的“記憶計算”能力棧,MemoryLake 包含三大核心技術組件,打通了記憶的提取、存儲、管理與計算全流程:

    MemoryLake-D1 大模型:專注多模態記憶理解與提取

    傳統通用大模型在處理復雜表格、多層級文檔以及多模態數據如音視頻等企業數據時往往力不從心。而 MemoryLake-D1 是業內首個專注于多模態“記憶”理解與結構化提取轉換的領域大模型。它能夠深度解析包含多子表、多布局、多層級的復雜 Excel、PDF 以及圖文混排文檔,從中抽取規范化的知識,轉化為可被系統理解和計算的“記憶單元”。

    在實際測試中,D1 模型可以執行諸如“從多日票務數據中提取指定日期的出票量,按客戶分組匯總,并跨日對比分析”的復雜指令,直接輸出可執行代碼和結構化結果,將原本需要人工耗時數日的報表整理與數據洞察工作縮短至分鐘級。該模型在權威的表格理解評測(TableBench/EOB)中表現出全球領先的準確率,充分證明了其在復雜企業數據處理方面的能力。

    MemoryLake 記憶引擎:實現類人方式的記憶組織與演進

    記憶引擎是平臺的核心“大腦”,承擔著智能化組織記憶、動態更新知識以及高效檢索調用的任務。其創新之處在于類人記憶管理機制的實現:

    ● 記憶組織:通過概念關聯網絡、多層次動態知識圖譜和語義聚類、多層次向量等手段,像人腦一樣在不同知識之間建立聯系,支撐復雜的多跳推理;

    ● 記憶管理和計算:內置記憶演化追蹤、時間線回溯、沖突智能合并以及基于遺忘曲線的優化機制,確保記憶庫隨著時間推移能夠自動淘汰噪音、保留高價值內容;

    ● 記憶取用:在檢索時,支持亞秒級的多跳推理查詢和跨概念關聯查找,并依據權限矩陣保障安全訪問。引擎返回的是上下文友好、精煉且完整的記憶片段,而非雜亂冗長、邏輯沖突的原始全文,平均降低90%以上的 Token 消耗和計算成本。

    首個多模態記憶湖MemoryLake發布:AI基礎設施邁入記憶驅動時代 

    在極具挑戰性的長程對話記憶基準測試 LoCoMo 上(需在平均300輪、跨數月、多模態內容的超長對話中進行精準信息整合與推理),MemoryLake記憶引擎以94.0%的綜合得分位列全球第一,顯著超越其他記憶方案及人類標注基線。

    多模態數據平臺(Relyt Multi-modal Data Cloud):超大規模記憶的持久化基石

    這一組件提供對“記憶”的持久化存儲與分布式管理支持。MemoryLake 記憶庫能夠無縫接入各種數據類型,包括結構化數據、非結構化文檔(如 PDF、Word、Markdown)、圖片、音頻、視頻,以及來自第三方系統或數據庫的在線數據。

    該平臺具備超大規模承載能力——在生產環境中已成功管理由 10萬億+ 條記錄和 1億+ 份文檔組成的海量記憶庫,同時仍保持毫秒級檢索延遲。此外,它提供完善的企業級治理能力,包括記憶溯源、版本控制、權限管控與合規審計,確保每一條記憶的來源可追溯、推理路徑可解釋、操作過程可干預。這些機制使得 MemoryLake 能作為可信賴的長期記憶中樞嵌入企業業務,滿足嚴苛的安全與合規要求。

    多行業應用案例:記憶驅動業務新范式

    MemoryLake 所打造的“記憶計算”能力,正在各行各業催生全新的智能應用范式:

    復雜決策場景:在企業高管決策支持中,MemoryLake 可連接企業內外部數據源,構建領域知識記憶。當用戶提出“分析某項目歷史風險與當前市場趨勢”這樣的復雜請求時,系統會自動關聯相關的項目文檔、溝通記錄和行業報告,進行多源信息的推理整合,并生成附有證據鏈的決策建議,將傳統長達數周的人工作業分析周期壓縮至小時級。由此,企業決策的響應速度和質量實現飛躍式提升。

    動態交互場景(游戲/泛娛樂):在沉浸式游戲中,MemoryLake 能為 AI NPC 構建持續演進的“世界觀記憶”和“玩家記憶”。NPC 不僅記住玩家過去做出的每一個關鍵選擇和成就,還能基于這些記憶進行多跳推理,動態生成符合玩家歷史行為的對話與劇情,真正實現了“千人千面”的個性化互動體驗。每位玩家都將面對一個有記憶、可成長的NPC角色,游戲體驗因此更加真實生動。

    運營與風控場景:在制造業運營或金融風控中,MemoryLake 可整合跨系統、跨時間的“制造記憶”或“交易記憶”,實現質量問題的根因秒級定位,或金融交易風險的實時研判與預警。這意味著過去需要大量人工排查分析的任務,如生產事故調查或異常交易檢測,如今能夠由AI在瞬時完成,為企業贏得寶貴的響應時間和決策先機。

    市場與基礎設施級意義:時代的分水嶺

    MemoryLake 平臺能力已經在超大規模實踐中得到驗證,并引領著多行業的智能化升級。目前,MemoryLake 已服務全球超過 150萬 專業用戶和 15,000 家企業客戶,行業覆蓋金融、工業制造、游戲、教育、法律、電商等。與市場上其他同類方案相比,MemoryLake 在長期記憶能力、多模態支持、記憶演化管理、平臺擴展性、企業級安全合規等方面均展現出顯著優勢,奠定了其在新興“多模態記憶平臺”賽道中的領先地位。

    質變科技創始人表示:“AI 的未來是記憶驅動的未來。企業需要的不是一個更大的模型,而是一個更懂業務、更能積累、更善推理與反思的‘記憶系統’。MemoryLake 的發布,是我們將‘記憶即智能’這一理念轉化為企業級認知基礎設施的關鍵一步。我們期待與生態伙伴一起,加速認知計算時代的到來。”這一里程碑式的產品發布,被業界視為 AI 技術發展史上的重要分水嶺——它標志著AI基礎設施范式正從數據驅動跨越到記憶驅動,一個全新的認知計算時代已然開啟。

    關于質變科技:質變科技是領先的多模態 AI 記憶平臺服務商,致力于通過“記憶計算 + 記憶存儲 + 記憶管理”的一體化技術棧,構建以記憶為中心的新一代 AI 基礎設施。其核心產品 MemoryLake 已在超大規模場景下完成實踐驗證,助力各行業客戶實現從數據驅動到記憶驅動的智能化躍遷。

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