类人终身记忆：面向无限交互的神经科学基础架构

大语言模型缺乏用于长期交互和上下文敏感检索的持久性、结构化记忆。扩展上下文窗口并不能解决这一问题：近期证据表明，仅上下文长度就会使推理能力降低高达85%——即使检索完美也是如此。我们提出了一种受生物启发的记忆框架，以互补学习系统理论、认知行为治疗的信念层级、双过程认知和模糊痕迹理论为基础，围绕三个原则组织：（1）记忆具有效价，而不仅仅是内容——受Beck认知模型启发、以涌现信念层级组织的预计算情感-联想摘要（效价向量）能够在深思熟虑之前提供即时定向；（2）检索默认为系统1，系统2升级——以自动扩散激活和被动启动为默认值，仅在需要时进行有意检索，以及分级认知状态从结构上解决幻觉问题；（3）编码是主动的、当前的且依赖反馈的——丘脑网关在存储之间标记和路由信息，而执行器通过好奇心驱动的调查（而非被动暴露）形成要旨。七个功能属性规定了任何实现必须满足的条件。随着时间的推移，系统收敛于系统1处理——临床专业知识的计算类比——产生的交互随经验积累变得成本更低，而非更高。