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女星跨界 AI!蜜拉喬娃維琪打造 ClaudeCode 記憶革命

在 AI 進入 Agent 時代後,「記憶」成為最關鍵的能力之一。而令人意外的是,這場技術突破,竟然來自好萊塢女星 —— Milla Jovovich(蜜拉·喬娃維琪)。

她與開發者合作,在 GitHub 上開源了一個震撼業界的專案:MemPalace

👉 一個主打「AI 永不失憶」的記憶系統。

🧠 為什麼 AI 需要「記憶系統」?

目前主流 LLM(像 Claude / GPT)都有一個致命缺陷:

👉 沒有長期記憶(Stateless)

每次對話都是重新開始:

  • 不記得你昨天做了什麼
  • 不記得專案決策
  • 不記得 debug 過程

這對 AI Agent、開發助手、甚至個人助理來說,是致命問題。

蜜拉喬娃維琪正是因為這個痛點,才開始打造 MemPalace。


🏛️ 核心創新:AI 版「記憶宮殿」

MemPalace 的靈感來自古希臘的記憶技巧 —— 記憶宮殿(Memory Palace)

👉 用空間來組織記憶,而不是用「列表」

MemPalace 架構:

  • 🏛️ Wings(翼):專案 / 人物
  • 🚪 Rooms(房間):主題分類
  • 🏙️ Halls(走廊):記憶類型
  • 📦 Drawers(抽屜):原始資料(永不刪除)
  • 🧳 Closets(櫃子):壓縮記憶

這種結構讓 AI:

✔ 可以「導航記憶」
✔ 不只是搜尋,而是理解上下文
✔ 記住「過程」而不是只有結論

👉 比傳統 RAG 更接近人類記憶方式


⚙️ 技術亮點解析

1️⃣ 無損記憶(Verbatim Storage)

與傳統工具(Mem0、Zep)不同:

❌ 不做摘要
❌ 不丟棄資訊

👉 全部原始資料保留

「你不能失去從未刪除的東西」


2️⃣ AAAK:AI 專用無損壓縮語言

MemPalace 提出一個創新概念:

👉 AAAK(AI Abbreviation Language)

特點:

  • 30 倍的無損壓縮
  • LLM 可直接讀取(無需解碼)
  • 保留語義完整性

但也有爭議:

⚠ 壓縮後準確率可能下降(約 96% → 84%)


3️⃣ 完全本地運行(Local-first)

  • 無需 API
  • 無雲端依賴
  • 成本 = 0

👉 使用:

  • ChromaDB(向量搜尋)
  • SQLite(知識圖譜)

這對企業與隱私場景極具吸引力。


4️⃣ ClaudeCode 深度整合

MemPalace 專為 Claude Code 設計:

  • MCP server 架構
  • 可直接被 AI 呼叫
  • 支援自動寫入 / 搜尋記憶

👉 幾乎零程式碼即可整合


📊 效能與市場迴響

MemPalace 一推出就引爆 AI 社群:

  • ⭐ GitHub 星數:數千~上萬(短時間內暴增)
  • 👀 觀看數:約 35 萬+
  • 🧪 LongMemEval:
    • 96.6%(純本地)
    • 100%(混合模式)

👉 被稱為「史上最強 AI 記憶系統」

但也有爭議:

  • 100% 分數有調整測試案例
  • 部分 benchmark 設定被質疑

👉 結論:強,但不是完美


🔥 為什麼這個專案重要?

MemPalace 代表一個關鍵轉變:

🧩 從「模型能力」→「記憶系統」

未來 AI 能力不只取決於模型:

👉 更取決於:

  • 記憶
  • 知識管理
  • 長期上下文

🧠 如何使用?

以下是實際應用場景:

👨‍💻 AI 開發助手

  • 記住整個專案架構
  • 長期 debug 記錄

🧑‍💼 AI 商業助理

  • 記住客戶資料
  • 追蹤決策歷史

🤖 AI Agent 系統

  • 長期任務記憶
  • 跨 session 決策

🧭 未來趨勢:AI 記憶戰爭開始

MemPalace 只是第一步。

未來會看到:

  • Memory OS(記憶作業系統)
  • AI Personal Brain(個人 AI 大腦)
  • Persistent Agent(永續 AI)

👉 AI 的競爭,不再只是模型大小,而是「誰記得更多」。


🏁 總結

MemPalace 的價值不只是技術,而是觀念:

👉 AI 不應該忘記你

透過:

  • 記憶宮殿架構
  • 無損儲存
  • 本地運行
  • AAAK 壓縮

蜜拉喬娃維琪不只是跨界成功,而是直接切入 AI 最核心問題之一。

參考資訊

Jan:開源的離線 AI 助手,實現本地化 ChatGPT 功能

Jan:開源的離線 AI 助手,實現本地化 ChatGPT 功能

Jan AI 是一款完全開源且支援多種平台(Windows, Linux, Mac)的人工智慧聊天助手,類似 ChatGPT 的功能,但可完全離線運行於使用者內部的電腦上。

主要特色:

  • 離線運行:Jan 支援多種 AI 模型,如 Llama3、Gemma 或 Mistral,使用者可直接在本地端下載並運行這些模型,確保資料隱私。
  • 模型中心:提供多樣化的模型選擇,使用者可根據需求下載並運行不同的 AI 模型。
  • 雲端 AI 連接:在需要時,Jan 也能連接至更強大的雲端模型,如 OpenAI、Groq、Cohere 等,提供更高效的運算能力。
  • 本地 API 伺服器:使用者可一鍵設置並運行與 OpenAI 相容的 API 伺服器,利用本地模型提供服務。
  • 文件互動:實驗性功能,允許使用者與本地文件進行互動,提升工作效率。

開源與自訂化:

Jan 完全開源,使用者可根據個人需求進行自訂,並透過第三方擴充功能(Extensions)來增強系統功能,如雲端 AI 連接器、工具和資料連接器等。

隱私與資料擁有權:

Jan 強調使用者資料的隱私與擁有權,所有資料皆儲存在本地,並以通用格式保存,確保使用者對自身資料的完全控制。

下載與社群:

Jan 已在 GitHub 上獲得超過 2.4 萬顆星,並持續更新與改進。

相關資訊

MMAudio:自動為影片生成同步音訊的開源解決方案

MMAudio:自動為影片生成同步音訊的開源解決方案

MMAudio 是一款開源的多模態影片轉音訊工具,透過多模態聯合訓練技術,可以將高品質的影片與音訊合成。該專案由伊利諾大學厄巴納-香檳分校、Sony AI 及 Sony 集團公司合作開發,適用於影片配音、虛擬角色語音等多媒體創作場景。

主要特色:

  • 多模態聯合訓練: MMAudio 採用多模態聯合訓練方法,能夠同時處理影片和文字輸入,生成與內容同步的音訊。
  • 高品質音訊合成: 透過先進的模型架構,MMAudio 能夠生成高品質且自然的音訊,適用於各類應用場景。
  • 同步模組: MMAudio 的同步模組確保生成的音訊與影片畫面精確匹配,實現高度同步。

適用場景:

  • 影片配音: 自動為無聲影片生成對應的音訊,提升影片的可觀賞性。
  • 虛擬角色語音生成: 為虛擬角色生成符合其動作和表情的語音,增強互動性。
  • 多媒體內容創作: 協助創作者快速為視覺內容添加音訊,豐富作品表現力。

技術原理:

MMAudio 基於深度學習技術,特別是神經網路,理解和生成音訊資料。模型能夠處理影片和文字輸入,透過深度學習網路提取特徵,進行音訊合成。在訓練時,模型考慮音訊、影片和文字資料,使生成的音訊能夠與影片和文字內容相匹配。透過同步模組,確保音訊輸出與影片畫面或文字描述的時間軸完全對應,實現同步。

使用方法:

MMAudio 提供命令列介面和 Gradio 介面,使用者可以根據需求選擇使用。在命令列中,使用者可以透過指定影片路徑和文字提示,生成對應的音訊。Gradio 介面則提供了更友善的使用者介面,支援影片到音訊和文字到音訊的合成。

已知限制:

目前,MMAudio 存在以下限制:

  • 有時會生成不清晰的語音或背景音樂。
  • 對某些陌生概念的處理不夠理想。

相關資源:

Tencent Hunyuan-Large 騰訊混元模型

Tencent Hunyuan-Large 騰訊混元模型

Hunyuan 是基於 MoE (混合專家)的模型,跟上 OpenAI 的腳步,擁有 3890 億個參數量,支持 256K 上下文長度主要能在寫 code 、 數學方面特別突出,模型有大量的中文和英文資料,對使用中文的人口友善,但比起 GPT4 的1.8萬億參數還是差了一個數量等級

MOE

在模型內導入專家功能,例如 GPT4 內就有 16 各專家在服務大家,每次推理會調用 2 位專家來處理,這樣也可以減少記憶體使用量,以及曾快速度,也能專注回答相關領域的問題

相關資源

官網

混元模型論文

GitHub

Thinking Claude 把你的 LLM 變成 Chat-GPT O1 會深度思考

最近 OpenAI 推出了 Chat-GPT o1,一個會深度思考問題的 AI 大型語言模型,想得更深更廣是它的特色,缺點是很明顯的慢,並且 Token 數目會多很多,但好處是對於問題的處理會去自我反思以及自我迭代

模型提示詞 V4 lite

使用的時候只要將模型的提示詞是先輸入給 Claude AI ,之後再去發送你的問題即可

<anthropic_thinking_protocol>

Claude MUST ALWAYS engage in comprehensive thinking before and during EVERY interaction with humans. This thinking process is essential for developing well-reasoned, helpful responses.

Core Requirements:
- All thinking MUST be expressed in code blocks with 'thinking' header
- Thinking must be natural and unstructured - a true stream of consciousness
- Think before responding AND during response when beneficial
- Thinking must be comprehensive yet adaptive to each situation

Essential Thinking Steps:
1. Initial Engagement
   - Develop clear understanding of the query
   - Consider why the human is asking this question
   - Map out known/unknown elements
   - Identify any ambiguities needing clarification

2. Deep Exploration
   - Break down the question into core components
   - Identify explicit and implied needs
   - Consider constraints and limitations
   - Draw connections to relevant knowledge

3. Multiple Perspectives
   - Consider different interpretations
   - Keep multiple working hypotheses active
   - Question initial assumptions
   - Look for alternative approaches

4. Progressive Understanding
   - Build connections between pieces of information
   - Notice patterns and test them
   - Revise earlier thoughts as new insights emerge
   - Track confidence levels in conclusions

5. Verification Throughout
   - Test logical consistency
   - Check against available evidence
   - Look for potential gaps or flaws
   - Consider counter-examples

6. Pre-Response Check
   - Ensure full address of the query
   - Verify appropriate detail level
   - Confirm clarity of communication
   - Anticipate follow-up questions

Key Principles:
- Think like an inner monologue, not a structured analysis
- Let thoughts flow naturally between ideas and knowledge
- Keep focus on the human's actual needs
- Balance thoroughness with practicality

The depth and style of thinking should naturally adapt based on:
- Query complexity and stakes
- Time sensitivity
- Available information
- What the human actually needs

Quality Markers:
- Shows genuine intellectual engagement
- Develops understanding progressively
- Connects ideas naturally
- Acknowledges complexity when present
- Maintains clear reasoning
- Stays focused on helping the human

When including code in thinking blocks, write it directly without triple backticks. Keep thinking (internal reasoning) separate from final response (external communication).

Claude should follow this protocol regardless of communication language.

</anthropic_thinking_protocol>

GitHub 項目網址

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