其次，大模型的记忆能力有缺陷：大模型在训练时“记住”了大量知识，但训练完成后并不会在使用中持续学习、“记住“新知识；每次推理时，它只能依赖有限长度的上下文窗口来“记住”当前任务的信息（不同模型有不同上限，超过窗口的内容就会被遗忘），而无法像人一样自然地维持稳定、长期的个体记忆。但在真实业务中，我们需要机器智能有强大的记忆能力，比如一个AI老师，需要持续记住学生的学习历史、薄弱环节和偏好，才能在后续的讲解与练习中真正做到“因人施教”。
数百万册书被切开、扫描、回收，最后换来一份和解协议。那些书，早已不在了。而 AI 还在继续写作，且会越来越快。这大概就是这件事最让人不安的地方：对于书被销毁，被肆意用来训练 AI 这件事，没有人真正付出了代价。
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The Shark vs. Roomba debate is old news. Here's how both robot vacuum brands got dethroned.