北京时间2025年4月17日，OpenAI推出了功能强大的推理模型o3和轻量级但高效的o4-mini 。
值得注意的是，此次模型发布与ChatGPT记忆和搜索策略的更新同步进行，旨在利用用户对话历史，实现更个性化和实用的搜索查询 。
这种同步发布并非偶然，它体现了OpenAI致力于通过结合先进的推理能力和个性化的上下文理解来提升整体用户体验的战略意图 。
拆解Open AI的“记忆”策略更新
记忆如何增强搜索： OpenAI新策略着重于利用模型记忆中的信息来优化用户的搜索查询。例如，当用户开启“记忆”功能并询问ChatGPT“我附近有哪些我想要的餐馆”时，如果ChatGPT记住了该用户是素食主义者且居住在旧金山，那么它可能会将用户的提示重写为“好的素食餐厅 旧金山” 。这表明，OpenAI的机制能够分析当前查询，并结合用户的记忆信息识别其隐含的需求和偏好。
此外，这些模型现在可以参考过去的聊天记录，从而提供更加个性化的回复，这些回复是基于用户的偏好和兴趣生成的 。这种改进的记忆功能可以记住特定的偏好，并在未来的互动中应用这些偏好 。
用户控制与隐私： OpenAI为用户提供了对记忆功能的控制权。用户可以在设置中随时开启或关闭记忆功能，查看和删除特定的记忆，或者清除所有记忆 。对于不希望被记住或用于模型训练的对话，用户还可以选择使用“临时聊天”模式 。
ChatGPT的记忆功能主要包含两个方面：“引用已保存的记忆”（用户明确要求记住的信息）和“引用聊天历史”（从过去的对话中收集的见解） 。用户可以独立管理这些设置，但关闭“引用已保存的记忆”也会禁用“引用聊天历史” 。
OpenAI声明，除非用户明确要求，否则ChatGPT不会主动记住健康等敏感信息 。用户可以随时询问ChatGPT它记住了关于自己的哪些信息 。此外，用户可以通过数据控制选项选择是否允许OpenAI使用他们的对话和记忆来改进模型 。
OpenAI同时推出显式的“已保存的记忆”和隐式的“聊天历史引用” ，这体现了一种多层次的个性化方法。显式记忆为AI提供了用户定义的一致性上下文，而聊天历史引用则允许AI基于对话的流程进行动态调整。这种双重系统使得AI既能主动地根据用户告知的信息进行个性化，也能被动地从用户的自然互动中学习，从而随着时间的推移，更全面和细致地理解用户。
此外，OpenAI对用户控制的强调，反映了用户对AI数据隐私日益增长的关注以及监管机构对此的严格审查。通过向用户提供对其记忆数据的精细化控制，包括禁用整个功能或删除特定记忆的选项，OpenAI旨在解决潜在的隐私问题并建立用户信任。
值得注意的是，记忆功能最初是向付费用户（Plus和Pro）推出的 ，这可能是一种将高级个性化功能作为一项高级服务提供的策略。通过首先向更活跃的用户群体提供记忆功能，OpenAI可以在潜在地将其扩展到免费用户之前，评估其影响并收集反馈。这与AI公司提供具有不同功能级别的分层服务的趋势相符。
主流大模型的“记忆”功能现状
OpenAI并非唯一一家探索LLM记忆功能的公司。其他主要的AI厂商也在积极研发和推出类似的功能，以提升用户体验和个性化服务能力。
谷歌Gemini： Gemini现在能够回忆起过去的聊天记录，从而提供更具实用性的回复，它会利用相关对话中的信息来构建回应 。用户可以要求Gemini总结之前的对话，或者询问先前讨论过的主题 。Gemini还提供“已保存的信息”功能，用户可以明确告知AI需要记住的特定细节 。用户可以管理他们的Gemini应用活动，包括删除对话或设置自动删除的时间段 。谷歌强调，来自Gmail和其他私人应用中的个人数据不会用于训练Gemini的生成模型 。Gemini的记忆功能对免费和付费（Gemini Advanced）用户均可用，但一些高级功能（如回忆过去的聊天记录）最初仅限于高级订阅用户 。
微软Copilot： Copilot正在引入一项新的个性化记忆功能，该功能可以跨对话回忆用户的个人生活细节，经用户许可后学习用户的喜好、厌恶以及个人信息 。用户可以通过仪表板管理或删除存储的数据，并且可以选择完全退出该功能 。Copilot的记忆旨在理解用户的生活背景，从而提供量身定制的解决方案和主动建议 。微软强调隐私和安全，声明Copilot仅显示个人用户有权查看的组织数据，并且不会使用这些数据来训练底层的语言模型 。用户可以在隐私仪表板中管理他们的Copilot活动历史记录 。
Anthropic Claude： Claude已经引入了记忆功能，包括为其代码工具Claude Code记住跨会话偏好的能力 。Claude Code提供不同的记忆存储位置：项目记忆（团队共享）、项目记忆（本地 – 个人）和用户记忆（全局个人偏好） 。Anthropic还为Claude模型引入了“扩展思考模式”，允许模型更深入地思考复杂问题，这可以被视为一种增强的短期记忆或处理能力 。Claude会保留用户输入和输出一段时间，并为用户提供删除数据的选项 。Anthropic声明，默认情况下他们不会使用用户输入来训练模型，但存在一些例外情况，例如反馈或报告的内容 。
以下表格对比了主流大模型“记忆”功能的一些关键方面：
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这些主流AI厂商都在积极布局“记忆”功能，但它们在实现方式和侧重点上存在差异。
OpenAI和谷歌似乎更侧重于更广泛的对话记忆，而微软则强调跨越用户数字生活的个性化记忆，Anthropic的记忆功能则更明确地与特定工具（如Claude Code）相关联。这些差异表明，不同的公司正针对略有不同的使用场景和用户需求开发其记忆功能。OpenAI和谷歌旨在提供更自然和连贯的对话体验，微软寻求构建更全面的个人AI助手，而Anthropic则专注于增强特定领域的生产力。这些记忆功能的发布时间相对接近（从2024年末到2025年中），这反映了AI助手市场激烈的竞争态势。
随着LLM变得越来越复杂，记住用户上下文的能力正成为一个关键的差异化因素。各公司都在竞相提供此功能，以吸引和留住用户，因为它们认识到记忆在创造更具价值和吸引力的AI体验方面的重要性。不同平台之间隐私政策和用户控制选项的差异也凸显了关于AI数据处理的持续辩论和不断发展的标准。用户需要了解这些差异，以便对其隐私做出明智的决定。
“记忆”功能背后的驱动力与价值
大型语言模型引入“记忆”功能并非偶然，其背后存在着多方面的驱动因素和潜在价值。
提升用户体验： 记忆功能使AI能够提供更相关、更个性化和更具情境意识的回复，从而带来更自然和高效的互动 。用户不再需要在每次互动中重复信息或重新建立上下文 。
增强模型实用性： 通过记住用户的偏好和过去的互动，LLM在写作、获取建议、学习和集思广益等各种任务中变得更加有用 。这提升了AI助手在日常生活和专业工作流程中的实际价值 。
构建用户粘性： 拥有记忆功能的AI助手可以培养更强的连接感和个性化体验，使用户更有可能长期使用它们 。这创造了一种更像“伙伴”的体验 。
个性化服务赛道的竞争优势： 在快速发展的AI领域，提供复杂的记忆功能可以为AI厂商带来显著的竞争优势 。个性化正成为吸引和留住用户的关键战场 。
提高效率： 记忆可以帮助AI系统避免冗余计算，并基于过去的知识提供更直接和高效的解决方案 。
直接推动了LLM中记忆功能的开发和实施。用户越来越期望技术能够适应他们的个人需求和偏好。这种期望正在推动AI开发者整合记忆功能，使LLM能够随着时间的推移学习和个性化互动。在个性化领域的竞争表明，AI厂商正在认识到通用、无状态模型的局限性，并将记忆视为未来成功的关键差异化因素。随着AI助手市场的成熟，各公司正在寻找脱颖而出的方法。记忆提供了一个重要的机会来提供更引人注目和更有价值的用户体验，从而可能为有效实施该功能的公司带来市场份额的增长。
“记忆”功能带来的机遇与挑战
“记忆”功能在为用户带来诸多便利的同时，也伴随着一些需要认真对待的挑战。
机遇：
- 更精确的搜索结果：
利用记忆功能可以使AI更准确地理解用户的意图，从而产生更相关和高效的搜索结果 [User Query]。 - 更流畅的对话体验：
记忆功能使得对话更加自然和连贯，减少了重复解释的需求，并改善了互动流程 。 - 增强创造力和头脑风暴：
能够记住过去的想法和偏好的AI可以成为创意任务和头脑风暴会议中更有效的伙伴 。 - 个性化学习和辅导：
记忆功能可以使AI能够根据个人的学习需求和进度定制教育内容并调整教学风格 。 - 简化任务自动化：
通过记住用户的工作流程和偏好，AI可以更有效地自动化任务并预测用户需求 。
挑战：
- 隐私担忧：
存储用户对话历史和个人信息引发了关于数据安全、潜在滥用和未经授权访问的重大隐私问题 。用户可能不愿与记住信息的AI分享敏感信息 。 - 数据安全风险：
在AI系统中存储大量个人数据使其成为网络攻击和数据泄露的潜在目标 。 - 算法偏见：
如果AI的记忆强化了其训练数据或用户互动中存在的偏见，则可能导致不公平或歧视性的结果 。 - 数据管理复杂性：
以规模化方式管理和组织用户特定的记忆在存储、检索和处理方面提出了重大的技术挑战 。 - “虚假记忆”或不准确的可能性：
AI系统可能会错误地解释或记住信息，从而导致不准确或荒谬的回复 。 - 用户信任和透明度：
用户需要相信他们记忆数据的处理是负责任和透明的。缺乏关于记忆如何使用的清晰度可能会侵蚀用户信任 。
记忆在个性化和效率方面的益处与隐私和安全相关的重大挑战形成对比，AI厂商必须谨慎地应对这种紧张关系。虽然用户赞赏个性化AI的便利性，但他们也越来越关注分享数据所带来的隐私影响。AI公司需要在提供记忆功能和确保强大的隐私保护措施之间找到平衡，以维持用户信任。LLM中记忆容量和使用量的增加可能会直接推动对更先进的内存芯片技术的需求 。
随着AI模型变得更大，并且更依赖记忆来实现个性化和上下文理解，对高带宽和高效内存解决方案的需求将会增长，从而影响内存行业。围绕AI记忆的伦理考量，例如偏见和滥用个人信息的可能性，将需要持续关注，并制定最佳实践和法规。随着AI更深入地融入我们的生活，解决记忆等功能的伦理影响至关重要，以确保这些技术得到负责任地使用并造福社会。
专家视角：AI个性化趋势与“记忆”的地位
专家普遍认为，超个性化是2025年及以后AI领域的主要趋势 。AI模型在处理大量数据以理解消费者行为和定制体验方面变得越来越强大 。记忆被视为实现这种超个性化的关键因素，它使AI能够超越表面层次的互动，并与用户建立更深层次、更有意义的关系 。
AI伦理学家如Emily Chen博士对广泛的记忆和个性化所带来的隐私影响表示担忧，尤其是在未经明确同意的情况下访问社交媒体平台数据时 。一些专家强调，具有记忆功能的AI伙伴在记忆护理等领域具有提供有价值支持的潜力，可以提供个性化的互动和见解 。
另一些专家则强调，虽然AI可以增强个性化，但人工监督和专业知识仍然至关重要，尤其是在法律考量和确保道德使用方面 。Mustafa Suleyman认为，持久记忆是下一代AI助手的关键里程碑，弥合了机器智能与代表用户采取行动的能力之间的差距 。
专家们大多承认，AI个性化是一个重要且加速发展的趋势，而记忆在其中扮演着核心角色。然而，这种热情受到伦理担忧的制约，尤其是在隐私和数据控制方面。他们也警告说，未经检查的数据收集和用户隐私的侵蚀存在风险，强调需要负责任地开发和部署。
虽然记忆被认为是更深层次个性化的必要条件，但一些专家指出，当前AI在真正理解和像人类一样利用记忆方面存在局限性，这表明还需要进一步的进步 。
尽管AI现在可以存储和回忆信息，但其连接记忆、进行推断并在新情况下灵活应用记忆的能力仍然落后于人类认知。这表明，AI中的“记忆”目前更像是高级数据存储和检索，而不是真正的理解和回忆。
专家意见强调了AI开发的多学科性质，需要工程师、伦理学家和社会科学家之间的合作，以确保个性化的进步在技术上可行且符合伦理。构建具有记忆功能的AI不仅涉及技术挑战，还涉及与隐私、偏见和潜在社会影响相关的复杂伦理考量。解决这些问题需要一种整合各个领域见解的整体方法。
未来展望：LLM“记忆”与个性化的发展方向
未来的LLM可能会通过整合来自各种来源和互动的数据，构建更加精细的用户画像 。我们可以期待更智能的上下文理解，AI不仅可以记住过去的互动，还可以更好地理解其背后的细微差别和意图 。基于对用户需求和偏好的长期理解，LLM可能能够提供更主动的服务推荐 。未来可能会允许用户个性化其AI伙伴的外观和个性 。持久AI记忆的发展将在各个行业带来诸多优势，包括改进决策、降低计算开销和增强用户体验 。研究人员正在探索提高LLM记忆效率和可扩展性的方法，可能通过记忆网络和外部知识库等技术 。不同类型记忆（如短期记忆和长期记忆、情景记忆和语义记忆）的集成可能会产生更复杂的AI系统 。
LLM记忆和个性化的未来可能涉及更无缝和直观地融入用户生活，AI将主动预测需求并提供量身定制的支持。随着AI模型越来越擅长理解和记住用户上下文，它们将能够提供感觉更自然、更少事务性的帮助。这可能导致AI成为日常事务和决策过程中更不可或缺的一部分。AI记忆的发展正在借鉴人类记忆的某些方面，不同类型的记忆及其功能之间存在区别 。研究人员正在从认知科学中汲取灵感，为AI设计更复杂的记忆架构，旨在复制人类记忆在理解和响应世界方面的效率和灵活性。随着AI越来越擅长理解和记住我们的偏好，存在着强化我们现有偏见并限制我们接触不同观点的风险。这凸显了仔细考虑先进个性化社会影响的必要性。
“记忆”赋能AI，个性化竞争升级
大型语言模型中记忆功能的引入，标志着在追求更个性化和更具情境意识的AI方面取得了重大进展。
OpenAI最新的策略，将强大的新模型与增强的记忆和搜索能力相结合，突显了个性化在AI未来发展中的重要性。尽管谷歌、微软和Anthropic等不同的供应商也在积极开发他们自己的记忆解决方案，每种方案都有独特的方法和重点，但潜在的趋势是明确的：记忆正成为AI领域一个关键的差异化因素。记忆的优势，例如改善用户体验、增强模型实用性和更精确的搜索结果，都非常引人注目。然而，与隐私、安全和伦理考量相关的重大挑战也必须得到解决。
随着AI的不断发展，我们可以期待更复杂的记忆和个性化功能，从而产生更直观、更主动并更深入地融入我们生活的AI助手。
个性化的“秘密战争”正在加剧，而记忆是这场战斗中的关键武器。AI中记忆的发展是一把双刃剑，在为增强用户体验和实用性提供巨大潜力的同时，也对隐私和数据安全构成重大风险。个性化AI的未来将取决于如何有效地管理这些机遇和挑战。
