其次，大模型的记忆能力有缺陷：大模型在训练时“记住”了大量知识，但训练完成后并不会在使用中持续学习、“记住“新知识；每次推理时，它只能依赖有限长度的上下文窗口来“记住”当前任务的信息（不同模型有不同上限，超过窗口的内容就会被遗忘），而无法像人一样自然地维持稳定、长期的个体记忆。但在真实业务中，我们需要机器智能有强大的记忆能力，比如一个AI老师，需要持续记住学生的学习历史、薄弱环节和偏好，才能在后续的讲解与练习中真正做到“因人施教”。
魔法原子（MagicLab）成立于2024年1月，是一家专注于通用人形机器人和具身智能技术研发与落地应用的全球化公司。公司核心成员汇聚清华、上海交大、密西根大学等国内外顶尖高校，研发人员占比超70%，拥有全栈自研的软硬件技术体系。其核心硬件自研比例超90%，覆盖关节模组、灵巧手等关键零部件，并自研VLA大模型“原子万象”，采取VLM+MoE分层架构，已采集约36万条真机数据，实现了多模态感知与具身操作的算法领先。
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