Clawdbot 如何搭建永久记忆管理系统：全靠 MD 文档
Clawdbot 如何搭建永久记忆管理系统：全靠 MD 文档Clawdbot（现改名为 OpenClaw） 体验下来，持久的记忆管理系统很是让人惊艳——全天候保持上下文，无限期地记住对话并在此基础上持续深化互动。
来自主题: AI技术研报
8194 点击 2026-02-03 08:45
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Clawdbot（现改名为 OpenClaw） 体验下来，持久的记忆管理系统很是让人惊艳——全天候保持上下文，无限期地记住对话并在此基础上持续深化互动。
过去一年，几乎所有 AI 产品都在谈一个词：记忆。
上下文分割（In-Context Segmentation）旨在通过参考示例指导模型实现对特定目标的自动化分割。尽管 SAM 凭借卓越的零样本泛化能力为此提供了强大的基础，但将其应用于此仍受限于提示（如点或框）构建，这样的需求不仅制约了批量推理的自动化效率，更使得模型在处理复杂的连续视频时，难以维持时空一致性。
让大模型轻松处理比自身上下文窗口长两个数量级的超长文本！
AI 时代飞书更大的价值，与打开更丰富「上下文」的输入端口紧密相关。
RAG与agent用到深水区，一定会遇到这个问题： 明明架构很完美，私有数据也做了接入，但项目上线三天，不但token账单爆了，模型输出结果也似乎总差点意思。
提高大模型记忆这块儿，美国大模型开源王者——英伟达也出招了。
针对大模型长文本处理难题，Transformer架构的核心作者之一Llion Jones领导的研究团队开源了一项新技术DroPE。
家人们， 大概是从去年下半年上下文工程这个概念火了之后，我开始有意识的进行一些碎片化的记录。
256K文本预加载提速超50%，还解锁了1M上下文窗口。