2025年1月——在AI技術(shù)從感知智能邁向認(rèn)知智能的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)上，質(zhì)變科技正式發(fā)布了具備超大規(guī)模實(shí)踐能力的多模態(tài)記憶平臺(tái)——MemoryLake。該平臺(tái)首次將“多模態(tài)內(nèi)容深度理解、多模態(tài)記憶存儲(chǔ)、記憶計(jì)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(tài)存儲(chǔ)與計(jì)算平臺(tái)（Relyt Multi-modal Data Cloud）構(gòu)成。MemoryLake 旨在解決當(dāng)前企業(yè)AI落地面臨的諸多根本挑戰(zhàn)，包括“多模態(tài)信息難以理解與融合”“數(shù)據(jù)碎片化導(dǎo)致記憶斷層”“模型決策不準(zhǔn)確不可靠”“大模型調(diào)用成本高”“企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模龐大卻響應(yīng)遲緩” 等痛點(diǎn)。這一產(chǎn)品的發(fā)布標(biāo)志著AI基礎(chǔ)設(shè)施正式從“以數(shù)據(jù)為中心”邁入“以記憶為中心”的新階段。

認(rèn)知計(jì)算范式演進(jìn)：從處理數(shù)據(jù)到處理記憶

當(dāng)前企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用普遍面臨一個(gè)根本矛盾：大型語(yǔ)言模型具備強(qiáng)大的生成能力，卻難以在復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景中給出準(zhǔn)確、持續(xù)、可解釋的行動(dòng)級(jí)決策。根源在于，現(xiàn)有系統(tǒng)仍是圍繞“數(shù)據(jù)”而構(gòu)建，而非圍繞“記憶”構(gòu)建。正如質(zhì)變科技CEO占超群所說(shuō)：“傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)處理的是行為記錄，而記憶計(jì)算系統(tǒng)處理的是決策軌跡——這是智能體網(wǎng)絡(luò)（Agent Network）的基礎(chǔ)”。

從傳統(tǒng)計(jì)算到認(rèn)知計(jì)算，這一理念體現(xiàn)在三個(gè)根本性的范式轉(zhuǎn)變上：

1.架構(gòu)設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)向認(rèn)知狀態(tài)記憶為中心

認(rèn)知狀態(tài)記憶是一等公民（First-Class State），認(rèn)知狀態(tài)記憶是系統(tǒng)在某一時(shí)刻，對(duì)“我在做什么、我知道什么、我假設(shè)什么、我不確定什么”的結(jié)構(gòu)化內(nèi)部表征。

2.系統(tǒng)核心從“管理數(shù)據(jù)記錄”轉(zhuǎn)向“構(gòu)建多模態(tài)認(rèn)知狀態(tài)記憶”

以多模態(tài)存儲(chǔ)與計(jì)算平臺(tái)為基石、大模型為數(shù)據(jù)深度理解引擎、支持高準(zhǔn)確度和自演進(jìn)的記憶管理與計(jì)算引擎為系統(tǒng)核心，未來(lái)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵在于記憶的多模態(tài)、準(zhǔn)確性、可追溯、反思以及自演進(jìn)能力。

3.基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)向記憶管理

從“數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算與管理”轉(zhuǎn)向“記憶的存儲(chǔ)、計(jì)算與管理”。正如云時(shí)代催生了 Snowflake 與 Databricks，AI 時(shí)代也將誕生以“記憶”為核心的新一代基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)。質(zhì)變科技此次通過(guò) MemoryLake 初步定義了這一新興賽道，在行業(yè)中率先踐行記憶驅(qū)動(dòng)的技術(shù)路線。

MemoryLake架構(gòu)：三大核心技術(shù)組件

為了構(gòu)建完整的“記憶計(jì)算”能力棧，MemoryLake 包含三大核心技術(shù)組件，打通了記憶的提取、存儲(chǔ)、管理與計(jì)算全流程：

MemoryLake-D1 大模型：專注多模態(tài)記憶理解與提取

傳統(tǒng)通用大模型在處理復(fù)雜表格、多層級(jí)文檔以及多模態(tài)數(shù)據(jù)如音視頻等企業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)往往力不從心。而 MemoryLake-D1 是業(yè)內(nèi)首個(gè)專注于多模態(tài)“記憶”理解與結(jié)構(gòu)化提取轉(zhuǎn)換的領(lǐng)域大模型。它能夠深度解析包含多子表、多布局、多層級(jí)的復(fù)雜 Excel、PDF 以及圖文混排文檔，從中抽取規(guī)范化的知識(shí)，轉(zhuǎn)化為可被系統(tǒng)理解和計(jì)算的“記憶單元”。

在實(shí)際測(cè)試中，D1 模型可以執(zhí)行諸如“從多日票務(wù)數(shù)據(jù)中提取指定日期的出票量，按客戶分組匯總，并跨日對(duì)比分析”的復(fù)雜指令，直接輸出可執(zhí)行代碼和結(jié)構(gòu)化結(jié)果，將原本需要人工耗時(shí)數(shù)日的報(bào)表整理與數(shù)據(jù)洞察工作縮短至分鐘級(jí)。該模型在權(quán)威的表格理解評(píng)測(cè)（TableBench/EOB）中表現(xiàn)出全球領(lǐng)先的準(zhǔn)確率，充分證明了其在復(fù)雜企業(yè)數(shù)據(jù)處理方面的能力。

MemoryLake 記憶引擎：實(shí)現(xiàn)類人方式的記憶組織與演進(jìn)

記憶引擎是平臺(tái)的核心“大腦”，承擔(dān)著智能化組織記憶、動(dòng)態(tài)更新知識(shí)以及高效檢索調(diào)用的任務(wù)。其創(chuàng)新之處在于類人記憶管理機(jī)制的實(shí)現(xiàn)：

● 記憶組織：通過(guò)概念關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、多層次動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜和語(yǔ)義聚類、多層次向量等手段，像人腦一樣在不同知識(shí)之間建立聯(lián)系，支撐復(fù)雜的多跳推理；

● 記憶管理和計(jì)算：內(nèi)置記憶演化追蹤、時(shí)間線回溯、沖突智能合并以及基于遺忘曲線的優(yōu)化機(jī)制，確保記憶庫(kù)隨著時(shí)間推移能夠自動(dòng)淘汰噪音、保留高價(jià)值內(nèi)容；

● 記憶取用：在檢索時(shí)，支持亞秒級(jí)的多跳推理查詢和跨概念關(guān)聯(lián)查找，并依據(jù)權(quán)限矩陣保障安全訪問(wèn)。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(zhǎng)、邏輯沖突的原始全文，平均降低90%以上的 Token 消耗和計(jì)算成本。

 

在極具挑戰(zhàn)性的長(zhǎng)程對(duì)話記憶基準(zhǔn)測(cè)試 LoCoMo 上（需在平均300輪、跨數(shù)月、多模態(tài)內(nèi)容的超長(zhǎng)對(duì)話中進(jìn)行精準(zhǔn)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(biāo)注基線。

多模態(tài)數(shù)據(jù)平臺(tái)（Relyt Multi-modal Data Cloud）：超大規(guī)模記憶的持久化基石

這一組件提供對(duì)“記憶”的持久化存儲(chǔ)與分布式管理支持。MemoryLake 記憶庫(kù)能夠無(wú)縫接入各種數(shù)據(jù)類型，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化文檔（如 PDF、Word、Markdown）、圖片、音頻、視頻，以及來(lái)自第三方系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫(kù)的在線數(shù)據(jù)。

該平臺(tái)具備超大規(guī)模承載能力——在生產(chǎn)環(huán)境中已成功管理由 10萬(wàn)億+ 條記錄和 1億+ 份文檔組成的海量記憶庫(kù)，同時(shí)仍保持毫秒級(jí)檢索延遲。此外，它提供完善的企業(yè)級(jí)治理能力，包括記憶溯源、版本控制、權(quán)限管控與合規(guī)審計(jì)，確保每一條記憶的來(lái)源可追溯、推理路徑可解釋、操作過(guò)程可干預(yù)。這些機(jī)制使得 MemoryLake 能作為可信賴的長(zhǎng)期記憶中樞嵌入企業(yè)業(yè)務(wù)，滿足嚴(yán)苛的安全與合規(guī)要求。

多行業(yè)應(yīng)用案例：記憶驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)新范式

MemoryLake 所打造的“記憶計(jì)算”能力，正在各行各業(yè)催生全新的智能應(yīng)用范式：

復(fù)雜決策場(chǎng)景：在企業(yè)高管決策支持中，MemoryLake 可連接企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)源，構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)記憶。當(dāng)用戶提出“分析某項(xiàng)目歷史風(fēng)險(xiǎn)與當(dāng)前市場(chǎng)趨勢(shì)”這樣的復(fù)雜請(qǐng)求時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)關(guān)聯(lián)相關(guān)的項(xiàng)目文檔、溝通記錄和行業(yè)報(bào)告，進(jìn)行多源信息的推理整合，并生成附有證據(jù)鏈的決策建議，將傳統(tǒng)長(zhǎng)達(dá)數(shù)周的人工作業(yè)分析周期壓縮至小時(shí)級(jí)。由此，企業(yè)決策的響應(yīng)速度和質(zhì)量實(shí)現(xiàn)飛躍式提升。

動(dòng)態(tài)交互場(chǎng)景（游戲/泛娛樂）：在沉浸式游戲中，MemoryLake 能為 AI NPC 構(gòu)建持續(xù)演進(jìn)的“世界觀記憶”和“玩家記憶”。NPC 不僅記住玩家過(guò)去做出的每一個(gè)關(guān)鍵選擇和成就，還能基于這些記憶進(jìn)行多跳推理，動(dòng)態(tài)生成符合玩家歷史行為的對(duì)話與劇情，真正實(shí)現(xiàn)了“千人千面”的個(gè)性化互動(dòng)體驗(yàn)。每位玩家都將面對(duì)一個(gè)有記憶、可成長(zhǎng)的NPC角色，游戲體驗(yàn)因此更加真實(shí)生動(dòng)。

運(yùn)營(yíng)與風(fēng)控場(chǎng)景：在制造業(yè)運(yùn)營(yíng)或金融風(fēng)控中，MemoryLake 可整合跨系統(tǒng)、跨時(shí)間的“制造記憶”或“交易記憶”，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題的根因秒級(jí)定位，或金融交易風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)研判與預(yù)警。這意味著過(guò)去需要大量人工排查分析的任務(wù)，如生產(chǎn)事故調(diào)查或異常交易檢測(cè)，如今能夠由AI在瞬時(shí)完成，為企業(yè)贏得寶貴的響應(yīng)時(shí)間和決策先機(jī)。

市場(chǎng)與基礎(chǔ)設(shè)施級(jí)意義：時(shí)代的分水嶺

MemoryLake 平臺(tái)能力已經(jīng)在超大規(guī)模實(shí)踐中得到驗(yàn)證，并引領(lǐng)著多行業(yè)的智能化升級(jí)。目前，MemoryLake 已服務(wù)全球超過(guò) 150萬(wàn) 專業(yè)用戶和 15,000 家企業(yè)客戶，行業(yè)覆蓋金融、工業(yè)制造、游戲、教育、法律、電商等。與市場(chǎng)上其他同類方案相比，MemoryLake 在長(zhǎng)期記憶能力、多模態(tài)支持、記憶演化管理、平臺(tái)擴(kuò)展性、企業(yè)級(jí)安全合規(guī)等方面均展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，奠定了其在新興“多模態(tài)記憶平臺(tái)”賽道中的領(lǐng)先地位。

質(zhì)變科技創(chuàng)始人表示：“AI 的未來(lái)是記憶驅(qū)動(dòng)的未來(lái)。企業(yè)需要的不是一個(gè)更大的模型，而是一個(gè)更懂業(yè)務(wù)、更能積累、更善推理與反思的‘記憶系統(tǒng)’。MemoryLake 的發(fā)布，是我們將‘記憶即智能’這一理念轉(zhuǎn)化為企業(yè)級(jí)認(rèn)知基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵一步。我們期待與生態(tài)伙伴一起，加速認(rèn)知計(jì)算時(shí)代的到來(lái)。”這一里程碑式的產(chǎn)品發(fā)布，被業(yè)界視為 AI 技術(shù)發(fā)展史上的重要分水嶺——它標(biāo)志著AI基礎(chǔ)設(shè)施范式正從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)跨越到記憶驅(qū)動(dòng)，一個(gè)全新的認(rèn)知計(jì)算時(shí)代已然開啟。

關(guān)于質(zhì)變科技：質(zhì)變科技是領(lǐng)先的多模態(tài) AI 記憶平臺(tái)服務(wù)商，致力于通過(guò)“記憶計(jì)算 + 記憶存儲(chǔ) + 記憶管理”的一體化技術(shù)棧，構(gòu)建以記憶為中心的新一代 AI 基礎(chǔ)設(shè)施。其核心產(chǎn)品 MemoryLake 已在超大規(guī)模場(chǎng)景下完成實(shí)踐驗(yàn)證，助力各行業(yè)客戶實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)到記憶驅(qū)動(dòng)的智能化躍遷。

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