AI的视觉海马体：Memories.ai如何为AGI打造终极记忆

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引言：当AI开始拥有“记忆”

在人工智能（AI）飞速发展的今天，从ChatGPT到各类大模型，我们见证了机器在语言理解和生成上的巨大飞跃。然而，一个根本性的瓶颈依然存在：AI能够处理信息，却无法像人类一样真正地“记住”世界。目前的AI记忆，大多停留在对文本的“上下文工程”，这是一种巧妙的变通，却非真正的解决方案。

当AI面对构成我们现实世界的、源源不断的视觉数据流时，其“记忆”便显得苍白无力。正如Memories.ai创始人Shawn所言，下一个前沿，是给予AI关于世界的真实记忆。他们正致力于构建一个基础性的视觉记忆层——一个所有AI的“视觉海马体”，为通往通用人工智能（AGI）的道路，补上至关重要的一块拼图。

超越文本：为何视觉记忆是AI的“失落拼图”？

许多人对AI记忆的理解，还局限于文本记忆（textual memory）。然而，这与Memories.ai所专注的视觉记忆（visual memory）有着本质区别。

* 上下文工程 vs. 真实记忆：当前主流的AI Agent记忆，本质上是上下文工程（context engineering）。它通过优化输入给大模型的信息组合（prompt），来获得更好的输出。这更像是一种输入输出的优化技巧，而非真正意义上模拟人脑的记忆过程。 * 数据特性的鸿沟：人类的记忆，尤其是情景记忆，本质上是视觉的。文字是人类发明的抽象符号，而视频则是原始数据（raw data）。视频数据具有两个核心挑战： 1. 海量数据：一秒视频包含数十帧图像，一天产生的视觉数据量远超一个人一生阅读的文字量。 2. 低信噪比：视频中包含了大量冗余和无用的“噪声”信息。

Shawn用一个生动的比喻解释了这一点：人类可以“一目十行”地快速阅读文本，因为文字具有可预测性；但我们无法“一目十分钟”地看电影，因为视频帧间的跳跃性太强，信息密度和噪声都极高。这揭示了AI要真正理解和记忆世界，必须攻克视觉数据这一难关。

揭秘LVMM：模拟人脑的“视觉海马体”架构

为了应对视觉记忆的挑战，Memories.ai没有选择单一的端到端模型，而是推出了一个受人脑启发的复杂系统——大型视觉记忆模型（Large Visual Memory Model, LVMM）。

LVMM的设计理念深度借鉴了人脑的记忆机制，将复杂的记忆过程拆解为多个协同工作的模块化模型：

压缩（Compression）：接收原始视频流，结合低级和高级视觉技术，对其进行高效压缩，去除噪声，提取关键信息。

索引（Indexing）：使用自研的分词器（tokenizer）将压缩后的视觉信息进行“分词”，并建立高效的索引，使其可以被快速检索。

聚合（Aggregation）：对海量的视觉“tokens”进行归纳和总结，形成更高层次的抽象认知，类似于人类形成“常识”或“知识体系”的过程。

查询（Querying）：构建一个庞大的数据库，允许AI Agent或其他应用在此之上进行高效的搜索和问答，实现对过去视觉信息的“回忆”。

尽管这套系统在架构上实现了对人脑的精妙模拟，并突破了Gemini等模型对视频长度的限制，但Shawn也坦言，在实现人类级别的“记忆重构与抽象”以及“终身学习”方面，仍有很长的路要走。但这套工程化的系统，已经成功地将“处理无限视频”从一个概念变成了一个可以规模化运行的现实。

从基建到应用：视觉记忆的商业化蓝图

Memories.ai的定位并非与AI应用公司竞争，而是成为它们的赋能者——一个B2B基础设施（Infra）提供商，类似于视觉记忆领域的“云厂商”。其核心护城河，正是团队源自Meta等大厂、处理过亿级数据库的PB级（petabyte-scale）基础设施构建与管理能力。

基于强大的底层技术，视觉记忆的应用场景正在迅速铺开：

智能安防：不再是简单的移动侦测，而是能够结合历史数据流，进行实时的趋势分析和异常检测。在零售、楼宇管理等B2B场景，可用于分析顾客动线、翻台率等，提供深度商业洞察。

媒体与内容创作：为短剧等媒体资产提供“拉片”级别的精细化分析，精确到毫秒级的人物和情节信息。通过对海量视频库的理解和再利用，可以自动化完成内容的剪辑、拼接和再创作，形成完整的生产力解决方案。

视频营销：通过索引海量TikTok等平台的视频，构建了一个强大的“创意引擎”。营销人员不再需要靠“网感”猜测趋势，而是可以直接查询“最近什么产品火了”、“爆款视频的创意点是什么”，甚至直接找到相关的网红博主，极大地提升了营销效率。

赋能未来：视觉记忆解锁下一代AI

视觉记忆技术的成熟，将成为解锁下一代人工智能的关键钥匙。

随着多模态AI和AI硬件（如AI眼镜、AI Pin）的兴起，一个能够“看见并记住”的AI助手将不再是科幻。想象一下，你的AI助手能够记住你几周前在会议上讨论过的设计稿，能够根据你过去的生活习惯主动提供建议，能够理解你在现实世界中的操作并提供帮助。这一切都依赖于一个持久、可靠的视觉记忆系统。

Memories.ai正在做的，不仅仅是让AI看懂视频，更是在为未来的AGI构建一个核心组件，让它们能像我们一样去体验、记忆并从真实世界中学习。

结论

从语言处理到视觉记忆，AI的发展正在迈向一个更深、更广的维度。Memories.ai通过其创新的LVMM架构和强大的基础设施能力，正在将“AI拥有视觉记忆”这一宏大愿景变为现实。这不仅将重塑安防、媒体和营销等行业，更重要的是，它为通往真正个性化、能够与物理世界深度交互的AGI铺设了坚实的基石。

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