@OpenGradient
我一直把對話當作記憶。
MemSync沒有。
我注意到這一點是在快速啓動示例中。
一個用戶談到作爲谷歌的軟件工程師，構建機器學習系統，並利用空閒時間進行徒步旅行和攝影。
對話就在那。
但這並不是形成記憶的內容。
生成的是一個單一提取的事實。
我停在這裏。
對話發生過一次。
記憶必須被產生。
我回過頭去檢查流程。
存儲層並不是有趣的部分。
提取層纔是。
我一直以爲記憶是在某個東西值得被記住之後纔開始的。
MemSync更早就開始了。
存儲層並不決定什麼會被記住。
它只是接收已經被提取出來的內容。
這改變了我對整個系統的理解。
對話是原材料。
記憶是工件。
大多數關於AI記憶的討論集中在記憶存儲在哪裏。
這裏更有趣的問題是，什麼東西究竟何時變成記憶。
不是它存儲在哪裏。
而是它是否被創建。
這是我之前沒有關注的步驟。
$OPG 只有在開發者最終信任這個提取層，像信任隨後的存儲層一樣時，纔會變得有趣。
測試很簡單。
團隊是否足夠信任提取，刪除備份記憶層？
還是因爲不信任記住的內容而保留第二份記錄？
我還沒有看到答案。
#OPG #opg
我一直把對話當作記憶。
MemSync沒有。
我注意到這一點是在快速啓動示例中。
一個用戶談到作爲谷歌的軟件工程師，構建機器學習系統，並利用空閒時間進行徒步旅行和攝影。
對話就在那。
但這並不是形成記憶的內容。
生成的是一個單一提取的事實。
我停在這裏。
對話發生過一次。
記憶必須被產生。
我回過頭去檢查流程。
存儲層並不是有趣的部分。
提取層纔是。
我一直以爲記憶是在某個東西值得被記住之後纔開始的。
MemSync更早就開始了。
存儲層並不決定什麼會被記住。
它只是接收已經被提取出來的內容。
這改變了我對整個系統的理解。
對話是原材料。
記憶是工件。
大多數關於AI記憶的討論集中在記憶存儲在哪裏。
這裏更有趣的問題是，什麼東西究竟何時變成記憶。
不是它存儲在哪裏。
而是它是否被創建。
這是我之前沒有關注的步驟。
$OPG 只有在開發者最終信任這個提取層，像信任隨後的存儲層一樣時，纔會變得有趣。
測試很簡單。
團隊是否足夠信任提取，刪除備份記憶層？
還是因爲不信任記住的內容而保留第二份記錄？
我還沒有看到答案。
#OPG #opg