GSW框架：让AI拥有像人类一样的"情景记忆"
从被动的"资料检索"到主动的"构建世界模型"
psychology AI读长文的"中间遗忘效应"
为什么绝顶聪明的LLM读长篇小说时会忘记主角是谁？当处理长文本时，AI模型会出现性能随文本长度增加而下降的现象，特别是在中间部分的内容记忆最为薄弱。
content_cut 传统RAG就像翻一堆碎纸片
传统的RAG(检索增强生成)方法主要针对事实检索，无法构建时空锚定的叙事表示。它无法处理"动态叙事"和"角色成长"，就像是在翻一堆没有上下文关联的碎纸片。
biotech 模仿人脑的"新皮层"和"海马体"
GSW框架通过模仿人脑的新皮层-海马体系统，为AI提供类似人类的"情景记忆"能力。新皮层负责上下文丰富的整合和预测建模，海马体执行索引、模式分离和序列建模。
architecture GSW框架的两个核心组件
search Operator
像侦探一样提取"前瞻性问题"，将输入观察映射到中间语义结构，识别演员、角色、状态和动作。
sync Reconciler
像总编辑一样将碎片整合成连贯的动态卷宗，确保时间、空间和逻辑一致性，解决模糊性并填补缺失的上下文。
trending_up GSW框架的优势
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在Episodic Memory Benchmark上比现有RAG基线高出20%
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减少了51%的查询时上下文令牌，显著降低计算成本
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从被动的"资料检索"到主动的"构建世界模型"的转变
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使AI能够跟踪演员、角色、动作和时空上下文的演变