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”。
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第一年，她们请了有国画功底的美术，按国画风格创作素材，视觉效果很美，放进游戏后才发现层次感不足，推倒重来。内测时，玩家反馈前期引导任务太长太繁琐，她们又整体推翻主线，重新做了一版。每一次推倒，都是时间与金钱的双重消耗。
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