记忆召回
用户说过的话、共同经历的事件会被沉淀下来，在后续对话中按相关性浮现。
记忆按主题聚合，带有情感标签和重要性权重，优先召回对关系有意义的内容。
压缩记忆分层存储，避免上下文无限膨胀。
本地实现
本地语义检索、记忆压缩、情感加权和加密存储需要在端侧同时运行。
在手机算力下做到低延迟、高准确率的记忆召回，工程门槛很高。
与云端优先的记忆方案相比，本地方案在架构上有根本不同。
Architecture
AI 长期保存对话、事件和情绪，并按主题与重要性召回，超越了只依赖最近上下文的限制。
用户说过的话、共同经历的事件会被沉淀下来，在后续对话中按相关性浮现。
记忆按主题聚合，带有情感标签和重要性权重，优先召回对关系有意义的内容。
压缩记忆分层存储，避免上下文无限膨胀。
本地语义检索、记忆压缩、情感加权和加密存储需要在端侧同时运行。
在手机算力下做到低延迟、高准确率的记忆召回，工程门槛很高。
与云端优先的记忆方案相比，本地方案在架构上有根本不同。