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霸蛮的海饼干
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自动化所博士在读 ENTP
社会创业 CareerFun.AI
成长/利他/开放
为生活添加自由和爱
vx: aqSeabiscuit
霸蛮的海饼干
11天前
像陀螺一样,绷得太紧
易怒易暴躁易生气
还容易伤害自己
要注意平和心态,对自己好一点
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霸蛮的海饼干
20天前
创业合作是把自己最好最擅长的事情打磨好,然后找到有共同愿景使命的生态合作伙伴,携手为用户提供更好更优的服务。
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霸蛮的海饼干
21天前
要做非共识创新的东西,定义新时代的东西,认准了就坚定执行,既要抬头看月亮,又要有六便士,初创没有硬实力尽量不做充分竞争的市场。
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霸蛮的海饼干
24天前
一个通宵 坐的脖子僵硬了
好歹把整体docker部署到线上测试环境且支持sdk调用了,也算是个里程碑
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霸蛮的海饼干
2月前
从第一次把小程序体验版发版,到第一次接通支付系统,再到每一次产品功能决策调整,终于,我们收到了一位陌生用户的付款,这对于团队来说是一个重要的里程碑,虽然产品还有很多不足,但这激励着我们把一个个真实的用户痛点去解决。
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霸蛮的海饼干
2月前
找到战略优先级目标,是找到若干分散的球里面最重要的那一个。知道最关键的要素是能够节省成本并且得到最重要的进展的,比如说需求管理中要划分层级,不如先把已经在研发管理中的工作项先合并同类项。
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霸蛮的海饼干
2月前
情绪问题不是问题,解决卡点,事情没做焦虑那就做事
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霸蛮的海饼干
2月前
发过一篇ONSEP论文,TKG存储记忆,可利用因果关系提升预测llm性能,现在TiMEM的记忆引擎也和观点有趋同噢

Chong.: (数据结构篇)时空语义:以 Chronological Graph 存储记忆的价值 人类的记忆并不是一个数据库,而是一部被时间缝合的叙事网络。每个瞬间的“经历”并非孤立数据点,而是由事件、角色、意图、情绪共同构成的结构。若要让 AI 具备更接近人类的长期理解力,我们必须让它的 memory 体系从“线性文本”(linear writing)解析为 Chronological Graph(时序图谱)——一种能够表现时序、语义与状态变迁关系的记忆形态。 --- 一、录入:让记忆的发生具备时态 传统系统往往只“记录结果”,但 chronological graph 关注的是 事件的生成顺序。 它不再仅仅写入对话历史,而是写入「谁 → 对谁 → 做了什么 → 在何时」。 在这个结构里,每一次交互都会 append 一个带时间戳的节点,并通过 semantic edge 与前后情节相连,形成因果的脉络。 这种录入方式让系统能够回答过去的「为什么」与「如何变化」,而不仅是「发生了什么」。 当 “Anna → blow hair → Emma” 在图中与 “Emma → think about → Anna” 连接,机器第一次获得了时间方向上的语义闭环。 --- 二、符号化:让事件成为可再度演算的符号 人类讲述记忆,是在对事件进行故事化压缩;系统的等价过程就是符号化。 每个事件节点都应被抽象为带语义的 token,例如 `[stare]{actor:David;target:Computer;tense:past}`。 这些符号构成了可演绎的基础语法,允许模型在回忆时执行时态推理: > “如果 David 看着 Computer 时 Computer 同时分析 Emma 的日志,那么下一个可能事件是 Emma 感到被观察。” 符号化让记忆摆脱了原始素材的束缚(视频、文字、语音),转化为时序逻辑单元,从而实现跨模态的统一检索。 --- 三、召回:按时序与语义的双通道检索 有了时序图谱,召回的概念被重新定义: 传统检索依赖关键词,而时空语义检索则同时关注 时间邻近性 与 语义关系密度。 它不仅能回答 “Anna 曾说过什么”,还可追问 “在 David 看向她之后,她回应了什么情绪”。 Chronological Graph 以路径(Path)为最小检索单元,允许系统重建一个事件链的动态上下文。 这意味着模型可以在任何时刻以 🡒 时间差(Δt) 🡒 语义差(Δs) 的方式评估“记忆的增量”,从而决定哪些信息应被强化、哪些可淡化。 --- 四、回放:让记忆成为可重现的状态机 记录若仅供查询,其价值有限。真正的智能记忆,必须能被回放。 当系统回放一段记忆链条,实质上是在重新执行一段状态变迁。 这使得模型具备「自我模拟」能力: - 它可以预测若重新执行同样的序列,结果是否一致; - 它可以插入新的假设事件,构想另一种分支——如 “counterfactual playback”。 这种能力,使得记忆图不只是档案室,而是一个时空可计算空间。 AI 可以在这里学习“选择如何影响未来”,实现类人化的反思与路径再规划。 --- 五、递增记忆(Incremental Memory)的意义 在 Chronological Graph 中,每次事件的录入都带来时序递增(temporal increment): 不是重复存储,而是基于差异更新。 时间本身成为一种索引维度——任何节点的变化都可被表示为前后状态的差分。 这让记忆系统具备连续学习能力:它既不遗忘整体脉络,也不被历史冗余淹没。 递增式记忆相当于一种“神经压缩”:只在有语义增量处写入,从而保持图的稀疏性与语义新鲜度。长期积累后,它形成了一种时间曲线上的信息拓扑——既记录了行为轨迹,又反映了认知成长。 --- 六、结语:让时间成为语义 当我们用 Chronological Graph 存储记忆,时间不再是线性的背景,而成为语义的一部分。 每一次状态的转换、每一次因果的连结,都是认知系统获得“经验”的实质路径。 从录入到符号化、召回再到回放,AI 的记忆系统终于拥有了投影时间的能力—— 能像人一样,在有限的瞬间里建构一个不断延伸的、可叙述的自我。

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霸蛮的海饼干
3月前
霸蛮的海饼干
3月前
上半年让soramovie.cc过期了,sora2大热的时候又会后悔没续,向前看吧,有些机会可能不是自己的,专注最重要的。
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