最近的OpenAI的风声和小道消息有点多。
比如OpenAI要自己做的类Perplexity的AI搜索引擎SearchGPT，比如最近在无数媒体号上闹得沸沸扬扬的gpt2-chatbot。
当然还有那一直期待着的GPT-4.5和GPT-5。
不过这一切都是捕风捉影，真正能用的新东西，也是一个我自己期待了很久的功能，终于在前两天正式上线了。
Memory。
记忆。
之前在用AI的过程中，其实一直有一个痛点，就是他永远无法记得：我是谁，我喜欢什么，我是做什么的。
而如果真是你身边的好助理，他会不记得这些吗？别说你是谁了，你喜欢吃啥口味的菜，喜欢喝什么口味的奶茶，甚至她连你每天几点起床都知道的清清楚楚。
这才是一个优秀且称职的助手。
所以记忆功能，我一直很期待，它是刚需，是我觉得AI走向真正的AI助手，所必须踏出的那一步。
我们点击左下角，打开设置，找到“个性化（Personalization）”选项。最开始点击Manage是空的，他是没有记住任何信息的如果出现了Memory updated，则代表会把这条信息给记下了，存在ChatGPT的"脑子"里了。这时候我们再回到“记忆（Memory）”的设置，点击Manage则可以看到我让他记住的所有信息。
你要是觉得记错了，或者这条想重录，右侧也可以删除掉这条记忆信息。接着我们新开一个对话，这样Chatgpt就无法用上下文提示，按从前的方法，肯定是一问三不知。
都非常正确。
它不仅正确调取了记忆，并且根据记忆推测出我是一个多才多艺且热衷于技术和游戏的人，Nice哈哈哈哈哈。虽然那个Prompt不长，但是每次我去搜索或者复制啥的都很麻烦，而搞个GPTs那我觉得就更麻烦更笨了。。。我更希望的是像记忆这样直接调用，所以我把那段Prompt直接扔了过去，希望ChatGPT给我记下来：
他记完了之后，我新起一个对话，扔了莎士比亚一段我很喜欢的台词过去。
但是注意一点，Memory里面无法存超长的Prompt，这种短的翻译的还行，但是一些复杂的超长的Prompt会被简化，从而导致最终效果会略有下降。
我让ChatGPT记完后，去Memory里看，会发现大幅简化了。
可以看到详细的要求、Case全都没了，从而导致部分能力缺失，效果离完全体的prompt会差一点，但是依然是能用且不错。
所以在定义Prompt时，我建议还是预设一些短的比较好。最后我还我想知道，如果我告诉他错误的事实，他会有怎样的反应事实证明，他会给我纠正，会基于这些记忆信息有自己的判断。整体来看，Chatgpt已经可以说具备一定的记忆能力了，并且可以基于记忆力做出更为个性化的回答。换句话说，他更懂你了，并且它也不是一股脑记住信息而不做判断。其实大模型记忆能力本身这件事情，其实很多模型开发商都在努力。比如各家都在卷的上下文本长度，Gemini到了100万，kimi甚至达到了将近200万的上下文长度，虽然可以再提升，但我觉得但终归不是解决记忆力的最佳方式。因为这些即便再长，也都是一个固定的上下文长度，你总不能是无限的吧。超过之后，就会遗忘之前的信息。而且我之前也写过了一篇Claude他们发的论文，在长上下文长度的提升的同时，还可能导致模型越狱等一堆乱七八糟的安全问题。最核心的是，这些模型在单次会话中不能记住早先的交互。一旦对话结束，所有的上下文信息都会丢失，不会被转移到下一次会话。而另一种方式，引入外部向量数据库，做RAG检索增强。ChatGPT这次的Memory其实就这个RAG的优化版。传统的RAG虽然方便模型获得信息，但这样的方式也有较大的缺陷。首先上手难度比较大，对普通人来说，很难无法做日常对话使用，以Dify为例，上传知识库，了解参数，普通人直接懵逼了：
Chatgpt的Memory这次做了超级优化，他可以其实通过在与用户的对话中，Chatgpt会把相关的一些关键信息一条条存储在记忆信息库中。也就是说随着与我们的互动增多，Chatgpt的记忆库会不断更新和扩充，使得他能更好地适应和预测用户的需求和偏好。这种长期的适应和学习能力是建立在持续互动基础上的，与传统RAG每次都要上传知识库，更新起来麻烦的要死的体验相比，可能更加有效。毕竟，现实生活中，我们对彼此的了解，不也正是通过一次次的交流逐渐加深的吗？每一份独特的记忆，构成的才是每一个独一无二的我们。在过往，AI拥有的只是短期记忆，每一个对话窗口，都是那短暂的一瞬。而人之所以是人，是人有长期记忆，有长期记忆固化后而形成的永久记忆。然后从这些记忆中，抽象出"虚构"的能力。随着时间的推演，他一定会成为一个真正的非常懂你的助手。
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