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NextGen
歡迎來(lái)到“NextGen”。人工智能的邊界每日都在被拓展，一群富有遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)的青年學(xué)者正站在浪潮之巔。我們追蹤并報(bào)道這些AI領(lǐng)域最具潛力的明日之星，展現(xiàn)他們?cè)诳蒲星把氐耐黄菩怨ぷ鳎约皩?duì)未來(lái)智能時(shí)代的獨(dú)到見(jiàn)解。他們是誰(shuí)？他們?nèi)绾嗡伎?？他們又將把AI帶向何方？與我們一同發(fā)現(xiàn)那些正在定義未來(lái)的AI新生代。
今年24歲的王禹來(lái)自安徽蕪湖，他本科畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)技術(shù)大少年班，目前在美國(guó)加利福尼亞大學(xué)圣迭戈分校（UCSD）三年級(jí)博士在讀，并曾在IBM、亞馬遜等公司實(shí)習(xí)。
圖丨王禹（來(lái)源：王禹）
近期，他發(fā)布了多智能體個(gè)人助理系統(tǒng)MIRIX，這是一款創(chuàng)新的記憶系統(tǒng)產(chǎn)品。MIRIX具備處理高分辨率的屏幕截圖的能力，這是現(xiàn)有記憶系統(tǒng)無(wú)法做到的，其適用于A(yíng)I助理公司、Agent框架、垂直SaaS、自動(dòng)化辦公系統(tǒng)、AI客服、代碼智能體等多個(gè)領(lǐng)域。目前，王禹正在推進(jìn)公司的創(chuàng)立籌備工作。
曾經(jīng)每天只睡6小時(shí)，只為“柳暗花明”的時(shí)刻
截至目前，王禹已在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域累計(jì)發(fā)表20余篇學(xué)術(shù)論文，其中11篇為第一作者或共同第一作者成果。其研究呈現(xiàn)出明顯的聚焦性和延續(xù)性，特別是在近兩年的5篇第一作者論文中，他系統(tǒng)性地探索了“大模型記憶機(jī)制”這一前沿方向，其創(chuàng)新性工作在不增加GPU內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)的前提下，顯著提升了大規(guī)模語(yǔ)言模型的記憶能力。
王禹選擇這一研究方向源于對(duì)ChatGPT等大語(yǔ)言模型的實(shí)際使用觀(guān)察。他在日常使用中發(fā)現(xiàn)兩個(gè)顯著痛點(diǎn)：
首先，模型存在會(huì)話(huà)記憶的時(shí)效性缺陷——當(dāng)日對(duì)話(huà)內(nèi)容在次日即完全丟失，這對(duì)需要連續(xù)數(shù)日討論的項(xiàng)目造成嚴(yán)重阻礙，用戶(hù)不得不反復(fù)復(fù)述項(xiàng)目背景信息；
其次，模型在長(zhǎng)程對(duì)話(huà)中會(huì)出現(xiàn)性能衰減現(xiàn)象，隨著上下文累積，后續(xù)應(yīng)答質(zhì)量逐步降低。這種局限性迫使用戶(hù)頻繁開(kāi)啟新對(duì)話(huà)，而新對(duì)話(huà)又完全無(wú)法繼承歷史會(huì)話(huà)的認(rèn)知狀態(tài)，導(dǎo)致多輪對(duì)話(huà)間形成記憶斷層。
這些實(shí)踐中的發(fā)現(xiàn)促使王禹系統(tǒng)性地探索機(jī)器記憶的實(shí)現(xiàn)路徑。他向DeepTech解釋說(shuō)道：“構(gòu)建真正具備社會(huì)適應(yīng)性的智能體，記憶系統(tǒng)是不可或缺的底層能力。這種記憶不僅要實(shí)現(xiàn)事件記錄的存儲(chǔ)功能，更需要發(fā)展出類(lèi)似生物體的自主記憶機(jī)制。從技術(shù)演進(jìn)角度看，記憶模塊很可能是實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）或構(gòu)建未來(lái)數(shù)字人的關(guān)鍵架構(gòu)要素。
回顧科研歷程，王禹用“堅(jiān)韌、自律、不達(dá)目的誓不罷休”來(lái)形容自己的特質(zhì)。這種執(zhí)著和熱愛(ài)的特質(zhì)早在本科階段便已顯現(xiàn)：大二時(shí)，他的第一個(gè)項(xiàng)目是做推薦系統(tǒng)的去噪。但實(shí)際上，項(xiàng)目進(jìn)展并不順利，他曾連續(xù)一個(gè)多月沒(méi)有任何進(jìn)展。轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在一次其師兄的項(xiàng)目分享會(huì)，受到啟發(fā)的他回到宿舍連續(xù)兩天高強(qiáng)度推導(dǎo)公式，并大量驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，最終完成了項(xiàng)目。
這段經(jīng)歷成為他投身機(jī)器學(xué)習(xí)研究的起點(diǎn)，尤其是當(dāng)他發(fā)現(xiàn)模型在下棋方面竟然能夠戰(zhàn)勝自己時(shí)，那種震撼讓他至今難忘。此后他的研究興趣從強(qiáng)化學(xué)習(xí)逐步拓展到推薦系統(tǒng)，再延伸到當(dāng)前專(zhuān)注的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。
在科研方法論方面，王禹形成了獨(dú)特的工作節(jié)奏。本科期間他曾創(chuàng)下同時(shí)推進(jìn)4個(gè)科研項(xiàng)目、日均僅睡6小時(shí)的記錄。面對(duì)高強(qiáng)度工作壓力，他發(fā)展出一套有效的壓力管理方式：通過(guò)健身房力量訓(xùn)練、游泳、足球等體育運(yùn)動(dòng)，以及與朋友聚餐等社交活動(dòng)來(lái)保持身心平衡。
“項(xiàng)目研究經(jīng)歷讓我深刻體會(huì)到，科研很多時(shí)候都是處于高壓、‘山重水復(fù)疑無(wú)路’的狀態(tài)，但一旦出現(xiàn)‘柳暗花明’的時(shí)刻，就會(huì)覺(jué)得之前的努力都是有意義的，這也是科學(xué)研究的魅力所在?！蓖跤砘貞浀?。
王禹的學(xué)術(shù)成長(zhǎng)得益于兩位重要導(dǎo)師的指導(dǎo)。本科階段，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)何向南教授安排博后辛鑫專(zhuān)門(mén)指導(dǎo)，并建立每?jī)芍芤淮蔚亩ㄆ趨R報(bào)機(jī)制，這種“手把手”的科研訓(xùn)練極大地帶領(lǐng)了科研“新手”快速成長(zhǎng)。
攻讀博士學(xué)位期間，導(dǎo)師朱莉安·麥考利（JulianMcAuley）教授給予的學(xué)術(shù)自由則讓他能夠深耕感興趣的研究方向，同時(shí)靈活安排研究計(jì)劃以兼顧學(xué)業(yè)與個(gè)人生活，特別是維系與國(guó)內(nèi)女友的異地戀情。這種張弛有度的培養(yǎng)模式，既保證了系統(tǒng)的科研訓(xùn)練，又保留了學(xué)術(shù)創(chuàng)新的自主空間。
2022年ChatGPT系列模型的橫空出世成為王禹科研生涯的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。此前他長(zhǎng)期困擾于人工智能技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的精度瓶頸，對(duì)技術(shù)商業(yè)化方向感到迷茫。GPT展現(xiàn)的強(qiáng)大能力不僅解答了他的技術(shù)困惑，更清晰地指明了人工智能產(chǎn)品的落地路徑，直接啟發(fā)了他后續(xù)的創(chuàng)業(yè)規(guī)劃。
如何讓AI擁有類(lèi)人記憶？
人們希望大模型或機(jī)器人可以具備類(lèi)似人類(lèi)記憶，那么人類(lèi)記憶具備怎樣的特質(zhì)呢？在探索這個(gè)方向時(shí)，王禹的此前研究提供了重要啟示。
在他作為一作發(fā)表在TransactionsonMachineLearningResearch的論文《邁向生命周期認(rèn)知系統(tǒng)》（TowardsLifeSpanCognitiveSystems）中提到[1]，從記憶應(yīng)用的初始階段來(lái)看，要做一個(gè)能夠“終身對(duì)話(huà)”的系統(tǒng)需要具備兩個(gè)關(guān)鍵能力：抽象與經(jīng)驗(yàn)合并（Abstraction&ExperienceMerging）以及長(zhǎng)期記憶保持（Long-TermRetention）。
首先，系統(tǒng)不應(yīng)像傳統(tǒng)存儲(chǔ)系統(tǒng)那樣機(jī)械地記錄原始數(shù)據(jù)，而是需要像人類(lèi)記憶一樣，能夠提取核心信息并建立關(guān)聯(lián)。
例如，多次接觸“某人考試失利”相關(guān)信息后，系統(tǒng)應(yīng)能整合這些經(jīng)驗(yàn)，推導(dǎo)出“考試難度”等更高層次的結(jié)論——這種動(dòng)態(tài)的知識(shí)整合能力，正是記憶系統(tǒng)區(qū)別于普通RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）或RUG（Retrieval-UsefulGeneration）系統(tǒng)的關(guān)鍵特征。
其次，系統(tǒng)必須長(zhǎng)期保留這些抽象后的知識(shí)，既包括常識(shí)性記憶，也需支持精準(zhǔn)細(xì)節(jié)的調(diào)取，這是實(shí)現(xiàn)終身認(rèn)知功能的基礎(chǔ)。
圖丨記憶智能體應(yīng)該具備的四種互補(bǔ)能力（來(lái)源：arXiv）
在最近發(fā)表在arXiv的論文《通過(guò)增量式多輪交互評(píng)估大語(yǔ)言模型智能體的記憶能力》（EvaluatingMemoryinLLMAgentsviaIncrementalMulti-TurnInteractions）[2]中，王禹進(jìn)一步細(xì)化了記憶智能體應(yīng)具備的四大能力：精準(zhǔn)回憶（AccurateRetrieval）、傳導(dǎo)學(xué)習(xí)（Test-TimeLearning）、長(zhǎng)距離理解（Long-RangeUnderstanding）和沖突解決（ConflictResolution）
王禹指出，這四項(xiàng)能力覆蓋了實(shí)際應(yīng)用中的主要需求，也是人類(lèi)記憶系統(tǒng)的核心功能。這些研究不僅揭示了大模型記憶機(jī)制的優(yōu)化方向，也為MIRIX等系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和設(shè)計(jì)奠定了理論基礎(chǔ)。
MIRIX：準(zhǔn)確率提升35%，存儲(chǔ)需求降99.9%
MIRIX作為新一代多智能體記憶系統(tǒng)，通過(guò)截屏理解用戶(hù)，能壓縮并提取有效信息。
其技術(shù)架構(gòu)和功能設(shè)計(jì)在近期發(fā)表在arXiv的論文《MIRIX：面向基于大語(yǔ)言模型的智能體的多智能體記憶系統(tǒng)》（MIRIX:Multi-AgentMemorySystemforLLM-BasedAgents）中得到了系統(tǒng)闡述[3]。
圖丨相關(guān)論文（來(lái)源：arXiv）
該系統(tǒng)突破了傳統(tǒng)記憶系統(tǒng)簡(jiǎn)單劃分短期/長(zhǎng)期記憶的二元模式，創(chuàng)新性地構(gòu)建了六個(gè)模塊協(xié)同的樹(shù)狀記憶架構(gòu)。每個(gè)記憶模塊不僅實(shí)現(xiàn)獨(dú)立功能，還通過(guò)屬性化組織方式（包括總結(jié)、嵌入、細(xì)節(jié)、關(guān)鍵詞、執(zhí)行者等元數(shù)據(jù)標(biāo)簽）實(shí)現(xiàn)信息的結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)與關(guān)聯(lián)。
“我們的系統(tǒng)不僅能看到當(dāng)前屏幕，還能通過(guò)六個(gè)模塊管理記憶，由專(zhuān)門(mén)的代理進(jìn)行操作，從而記住之前的內(nèi)容?！蓖跤碚f(shuō)。
圖丨MIRIX的六個(gè)記憶模塊，每個(gè)提供專(zhuān)門(mén)的功能（來(lái)源：arXiv）
具體來(lái)說(shuō)：
核心記憶（CoreMemory）模塊：記錄用戶(hù)的基本信息和偏好，比如用戶(hù)的名字、喜好等。這些信息對(duì)于與用戶(hù)的交流至關(guān)重要，需要一直存儲(chǔ)在系統(tǒng)提示（systemprompt）和上下文（context）中。
情景記憶（EpisodicMemory）模塊：記錄用戶(hù)生活中發(fā)生的具體事件，比如之前開(kāi)過(guò)的會(huì)議、打過(guò)的電話(huà)等，這些記憶通常與時(shí)間相關(guān)。
語(yǔ)義記憶（SemanticMemory）模塊：存儲(chǔ)與時(shí)間無(wú)關(guān)的信息，例如“《哈利·波特》是J.K.羅琳（J.K.Rowling）寫(xiě)的”這樣的事實(shí)性陳述。這些信息是長(zhǎng)期存在的，還包括一些概念、人物等。
（來(lái)源：arXiv）
程序記憶（ProceduralMemory）模塊：包含各種逐步指南（step-by-stepguides）和工作流程（workflows），比如如何在GitHub上合并分支、如何在Minecraft中調(diào)用服務(wù)等。
資源記憶（ResourceMemory）模塊：用于存儲(chǔ)文件和文檔，比如查看一個(gè)文檔、合同等。這些內(nèi)容不適合存儲(chǔ)在前面四個(gè)模塊中，而是專(zhuān)門(mén)存儲(chǔ)在資源記憶中。
知識(shí)庫(kù)（KnowledgeVault）模塊：存儲(chǔ)敏感信息，如地址、電話(huà)號(hào)碼、憑證、社會(huì)安全號(hào)碼或身份證號(hào)碼等。這些信息在需要時(shí)會(huì)被使用，例如填寫(xiě)表格時(shí)需要提供身份證號(hào)碼。
需要了解的是，MIRIX重視數(shù)據(jù)安全方面的保護(hù)，其所有的信息都存儲(chǔ)在本地的一個(gè)文件夾里（SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)），所有的處理也都在本地完成。而涉及到上述比較敏感的信息時(shí)，MIRIX會(huì)將其單獨(dú)存放，并且在需要使用時(shí)會(huì)征求用戶(hù)的同意。據(jù)介紹，只有當(dāng)數(shù)據(jù)被發(fā)送至API模型時(shí)會(huì)被API模型看到。
值得關(guān)注的是，論文中提到，MIRIX中的反思代理（reflectionagent），點(diǎn)擊該功能后會(huì)調(diào)用后端代理來(lái)組織記憶。
例如，John最近在為期末考試做準(zhǔn)備，過(guò)了幾天又說(shuō)他很累，還沒(méi)睡好。MIRIX會(huì)把這些信息連接起來(lái)，形成一個(gè)新的記憶，記錄在其記憶系統(tǒng)中，比如“John最近可能正在經(jīng)歷考試焦慮，智能體在對(duì)話(huà)中應(yīng)給予更多支持”。
圖丨MIRIX對(duì)話(huà)界面（來(lái)源：王禹）
研究團(tuán)隊(duì)在兩個(gè)具有挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景中驗(yàn)證了MIRIX。首先，在多模態(tài)基準(zhǔn)測(cè)試ScreenshotVQA（包含近20,000張高分辨率計(jì)算機(jī)截圖）上，需要深度上下文理解，MIRIX的準(zhǔn)確率比RAG基線(xiàn)高出35%，同時(shí)將存儲(chǔ)需求減少了99.9%。
（來(lái)源：arXiv）
其次，在單模態(tài)文本輸入的長(zhǎng)篇對(duì)話(huà)基準(zhǔn)測(cè)試LOCOMO上，MIRIX達(dá)到了超85%的最新性能，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了現(xiàn)有的基線(xiàn)。
圖丨LOCOMO數(shù)據(jù)集中各題型不同記憶系統(tǒng)評(píng)分（來(lái)源：arXiv）
MIRIX的系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景覆蓋范圍廣泛，既可以應(yīng)用于C端，也可以應(yīng)用于B端。
對(duì)于C端，目前王禹與團(tuán)隊(duì)已開(kāi)發(fā)了測(cè)試版APP，比如可以讓它告訴用戶(hù)“昨天做了什么”，或者幫助寫(xiě)一封求職信。此外，MIRIX還可以和用戶(hù)一起追劇，并討論相關(guān)劇情。如果用戶(hù)同時(shí)在處理多個(gè)工作項(xiàng)目，它還可以幫助梳理每個(gè)項(xiàng)目的具體進(jìn)程。
對(duì)于B端，團(tuán)隊(duì)計(jì)劃與AI眼鏡廠(chǎng)商、AI平板廠(chǎng)商、AI玩具廠(chǎng)商或者小型機(jī)器人廠(chǎng)商合作，希望為其產(chǎn)品增加長(zhǎng)期記憶功能，讓產(chǎn)品能夠記住用戶(hù)，成為個(gè)人助手，有望真正實(shí)現(xiàn)“你的生活記憶，從此不會(huì)丟失”。
此外，MIRIX還有望將各種場(chǎng)景的記憶結(jié)合中，但可能需要進(jìn)行一些適配和專(zhuān)門(mén)的調(diào)整。王禹進(jìn)一步說(shuō)道：“未來(lái)，可穿戴設(shè)備的個(gè)人Agent與電腦、手機(jī)的個(gè)人Agent可以是一體化的，它們都能夠訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)的信息，并且共享內(nèi)存，我覺(jué)得這會(huì)是一個(gè)非常有趣的場(chǎng)景?！?/p>
談及科研和開(kāi)發(fā)產(chǎn)品方面，王禹認(rèn)為，最重要的是需要耐心打磨?！坝脩?hù)對(duì)于半成品可能只是淺嘗輒止，不會(huì)長(zhǎng)期使用。我們希望打造能夠留住用戶(hù)的產(chǎn)品?？蒲幸彩侨绱?，只有提供最好的技術(shù)內(nèi)容，才會(huì)有人關(guān)注?！?/p>
目前，王禹正在與各投資人洽談中，希望在不久后在美國(guó)成立公司并持續(xù)推動(dòng)MIRIX等產(chǎn)品的發(fā)展。當(dāng)然，他也不排除未來(lái)機(jī)會(huì)合適將業(yè)務(wù)拓展到中國(guó)。
參考資料：
1.https://openreview.net/forum?id=LZ9FmeFeLV
2.https://arxiv.org/abs/2507.05257v1
3.https://arxiv.org/abs/2507.07957
運(yùn)營(yíng)/排版：何晨龍
