關于這篇論文，技術角度太復雜了，我們來通過一個日常使用中的問題來解釋這個工作的重要性。

很多人用DeepSeek其實忽略了一點，那就是對話的長度是有限制的，有些人會在同一個對話欄里跟DeepSeek一直對話，直到不能繼續(xù)。

出現(xiàn)這個現(xiàn)象的原因就在于Context（上下文），說白了就是現(xiàn)如今大模型的記憶力是有限的，它的記憶力長度其實是設定好的，根據(jù)DeepSeek的官方文檔，R1的長度就是64K。

然后一個中文字符占0.6token。

64000/0.6 約等于 10.6萬個中文字符。

一般來說一個單次對話不會超過10.6字。

但是，人類的記憶是可以跨越數(shù)十年的，90歲的時候都可以回憶起小時候的某個記憶片段。

大模型也是有記憶的，不知道大家在使用DeepSeek R1模式的時候有沒有注意到它的「回憶和記憶」現(xiàn)象。

這是我首先問的DeepSeek的一件事，就是“

吃了火鍋拉肚子怎么辦

從原理到解決方法到后續(xù)的預防，它都提到了。

重要的事情在后面，就是我接著又問了DeepSeek一個問題

我今天打算做一個火雞面當晚飯，怎么做好吃？

然后你看DeepSeek的思考過程，注意劃紅線的地方。

“首先，我得回想一下用戶之前的對話歷史。之前他提到吃了火鍋后拉肚子，可能是因為太辣或者太油膩。所以現(xiàn)在他要做火雞面，雖然火雞面本身也是辣的，但可能需要考慮他的腸胃狀況。不過這次他可能已經(jīng)恢復好了，或者想繼續(xù)挑戰(zhàn)辣味。但作為回答者，我可能需要提醒他注意辣度，或者給出調(diào)整辣度的建議。 用戶可能是一個喜歡辛辣食物的人，但之前因為吃火鍋導致腸胃不適，所以在制作火雞面時可能需要平衡辣度和腸胃的承受能力?；蛘咚赡芤呀?jīng)恢復，只是單純想要美味的做法。 同時，提醒用戶根據(jù)自身情況調(diào)整辣度，特別是考慮到之前拉肚子的情況，可能需要適量減少辣醬的使用或者搭配解辣的食物。”

你發(fā)現(xiàn)沒，它會把你之前的情況考慮的得非常周到，幾乎處處在考慮你的身體情況，這就是「上下文」帶來的記憶能力。

就跟人的記憶一樣，一個人的記憶會造成長期的影響。如果你不小心胳膊骨折，那你在以后的所有相關事情上都會特別注意。

但你在DeepSeek新開一個對話框的話，你會發(fā)現(xiàn)同樣的火雞面做法問題，它就是單純的給你一個做法，它并不知道你拉肚子了。

記憶被截斷了。

新開一個對話框就是一段全新的記憶，但實際上人不是。

而AI想要進化到AGI，其中一個特性就應該是盡可能長的記憶，就跟人一樣，不一定將所有的細節(jié)都記住，而是將很多事情的某個片段或者重要信息記住，然后在需要的時候想起這個點。

然后從點到線，從線到面的復現(xiàn)整個過程。

而DeepSeek的新論文，說白了就說讓記憶提取的成本變低，只需要原本1/10的成本就可以做到性能相似的結果，這也給增大記憶留下了更多的可能性。

甚至你會發(fā)現(xiàn)NSA這個工作是暗合人類記憶能力背后原理的。

人類會將重要事情記得非常牢，而別的事情可能會通過幾件重要的事情連帶地提取出來。

而DeepSeek的工作也類似，也是將重要的事情提取出來，然后其他的暫時沉寂下去，這樣繼續(xù)優(yōu)化下去。

未來的AI大模型一定不需要那么多的對話框，只需要一個對話框，一份記憶，你的AI會跟你在長久的對話中獲得不斷的提升，這種提升不一定是智力上的，而是心靈的契合程度。