据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：地球上的生命历程悠久，最早的生命迹象可追溯至35亿年前，而智人的出现则是在大约25万到40万年前。漫长的演化过程中，生物不断适应、繁衍，最终形成了我们今天复杂的大脑，这不仅是智慧的源泉，也是意识的基础。如今，随着大模型时代的到来，强大的基础模型展现了惊人的智能，能够高效完成各类任务，但也暴露出其局限性——一旦训练完成，便难以根据用户需求进行动态进化。因此，赋予AI自我进化的能力显得尤为重要。 近日，天桥脑科学研究院与普林斯顿大学等多个研究机构共同发布了一项重磅研究，深入探讨了长期记忆在AI自我进化中的核心作用，并提出了“Omne”这一革命性框架，在GAIA基准上获得了第一名的佳绩。 研究将大模型的进化过程划分为三个关键阶段：第一阶段为在物理世界中积累认知；第二阶段是构建数字世界中的基础模型；第三阶段则是模型的自我进化，以实现更强大的智能。 当前研究多集中在前两个阶段，关注如何收集更优质的数据并训练出强大的基础模型。然而，在第三阶段，架构的重要性与数据同样关键，核心问题在于如何有效表达个体数据。 模型自我进化的能力则是其长期适应和个性化的关键，而这一能力依赖于有效的记忆机制。该团队强调，长期记忆（LTM）为模型提供了历史数据和经验学习的宝贵资源，使其能在处理复杂、个性化的信息时逐渐提升推理与学习能力。 在传统的大语言模型中，更新模型通常需要全面改写，并借助新材料生成新的输出。通过引入LTM数据，我们能够显著提升模型能力，实现真正的自我进化。这一突破性研究为未来AI的发展指明了方向，让我们对智能体的未来充满期待。总而言之，长期记忆将是AI自我进化的基石。
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