简略随记：线性存储与非线性思维——AI记忆机制的辩证思考

从现实经验到模型记忆

当Copilot通过截图和获取屏幕内容记录Windows用户的经验时，这样的采集可能会涉及到一些地区法规问题，但记录部分用户的高效操作和过程确实能让部分记录内容成为其现实经验的一部分。

像 claude-opus-4-20250514 已经具备了本地经验存储为文件的功能。这种想法特别棒，很好的解决了模型在经验性问题解决的连贯性。

目前LLM和知识存储两者差异性在于：

Tokens消耗的问题还没有很好的解决，对内容进行剪枝虽然部分管用，但是知识泛化对算力消耗的影响仍然是不可忽视的问题。使用现实数据进行降维整合，构建经验性数据累积，也许可以在执行任务类环境时更偏重于线性思维，减少泛化以获得更高的准确性和效率，就像左右脑的相辅相成一样。

Deepseek R1 和其部分系列的前期版本，作为反面教材很好的警示了我们模型在高泛化能力时幻觉和准确性的权衡问题——当模型的权重对现实的连贯性和事实性的解构不够深刻时，那么高泛化和低准确性将必然成为其华而不实的痛点。

人类是否也是在这种无限游戏中过于执着有限和定义所以造成自身降维的存在？或许宇宙本身是无限的，而人类的执着、对事物的种种定义和改造，增强了其对有限虚幻的执着和贪着，自然的构成了"我"的存在。

这在社会中的种种案例中都有明确的显现：例如社会制度和金融运转作为社会维稳控制工具的存在，中国人对于房车存款的执着、高工作时长对于中国人生活体验的剥夺。

人类从古至今，不过都是在追求一个稳定和舒适的环境，以体验完这一生。但是人类似乎在种种定义中逐渐迷失，以苦为乐，逐步成为自动化运转的机器。

当秩序成为了"秩序恶"，混沌便是突破其秩序恶的一种方式。当混沌出现了"混沌秩序"，那么秩序则是改进其混沌状态的有力助手。这两者是相依相存的不二法门，本质上毫无分别而言。

这种思考对AI发展也有启示：我们是否也在把AI设计得过于"秩序化"？也许真正的智能需要在秩序与混沌之间找到动态平衡。

正如复杂系统理论中的"边缘状态"（edge of chaos）所述——最有创造力的系统往往处于完全秩序和完全混沌之间。