【AI 趣味科普】大模型为何拥有记忆能力
AI 知识体系汇总首先需要明确！大语言模型本身并不具备记忆能力！每一轮对话都是相互独立的，模型并不会保留之前对话的任何状态信息举个典型的对话示例好的，查询到的价格为0.969可以购入一万零三百股哎呀，说完立马就忘了那么为什么如今的大模型都能表现出记忆能力呢？原因是底层程序为其增添了一项记忆机制！！具体运作方式如下你正在使用的程序会在后台悄悄地将"此前的全部聊天记录 + 当前最新问题"重新组合封装后，一并提交给大模型处理举个例子，结构大致如下[历史上下文] 用户：请帮我查询半导体ETF的当前价格，我打算买入
AI Agent实战：Spring AI Alibaba短时记忆系统，赋予对话连续性
让Java开发者像写Spring Boot一样开发AI应用——第二阶段第三篇前两篇，我们让Agent学会了“动手”——从单个工具到多工具协同，Agent已经能调用外部API、查询天气、推荐景点。但还有一个致命问题：Agent记不住。你刚告诉它“我叫张三”，下一轮对话它就问“你叫什么名字？”；你刚说完“我在杭州”，它转头就问“你在哪个城市？”这就像一个患有严重失忆症的实习生——能力很强，但每次对话都要从头认识你。今天，我们给Agent装上“大脑皮层”——短时记忆系统。📌 本文是第二阶段“核心能力实战篇”的第
稀疏注意力技术深度解析
自从2017年Transformer模型问世以来，基于自注意力（Self-Attention）的架构在自然语言处理、计算机视觉、多模态理解等众多领域取得了主导地位。其核心机制——缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）——允许序列中任意两个位置直接交互，从而捕获长程依赖关系。这种全局感受野是卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）难以企及的优势。然而，全局注意力带来了致命的平方复杂度问题。设输入序列长度为nn，则注意力矩阵A∈Rn×nA∈Rn×n，计算复杂度为O(n