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大模型为什么记不住“昨天”：记忆是在算力约束下对过去做压缩取舍
深潮编译长文指出：模型能记住人类全部静态知识，却记不住“昨天”——权重冻结、上下文有限，记忆本质是在算力约束下对过去做压缩取舍。“记忆”正在成为 Agent 产品的核心卖点，这篇长文把技术限制讲清楚了。
原文摘录
The sensors merely present “observations” at this moment, while it is the “system state” upon which the next decision relies; when immediate inputs cannot encompass the full history, the agent must learn to make trade-offs through compression.（大意：传感器此刻给的只是“观测”，而下一次决策依赖的是“系统状态”；当眼前的输入装不下全部历史时，智能体只能学会用压缩来取舍。）
值得肯定
把“记忆”这个卖点背后的技术限制讲清楚了：不是模型不想记，是架构上记不住——权重冻结、上下文有限，记忆本质是在算力约束下对过去做压缩取舍；用一帧 Pong 画面讲“感知混淆”这个例子，普通人也能一下听懂
需要注意
这是一篇编译长文（“记忆、遗忘与机器中的自我”系列第 3 篇），讲的是思路和框架，不是新实验或新数据；“记忆正在成为 Agent 产品的核心卖点”这个判断是作者的观察，文中没有给出市场数据支撑