（来源：上观新闻）
具体做🥶法分四个阶段🇫🇷™蜘蛛：首先，把🇵🇲零散的情节性🙊🌹记忆（👅🐳episodi🕟c，具体的事件😋）通过聚类提炼成👨🔬语义模式（sem🇨🇴🔒antic，🧭通用规律）；其次🚟，对每个语义模式🍁✂计算置信度🇨🇱🇵🇬（要求至少💛👤5条证据支撑，且👨❤️💋👨🇿🇦置信度公式考🌎⛴虑证据🇲🇶♨量和偏离均值的🚐🐥程度），只保🧟♀️🥪留置信度🇿🇲≥0.7的模🥟🎖式；然后，基🔹👨💼于这些结🌮构化模式，用模🤼♀️板生成♟️自然语言🦓"软提示🕖"（s♨⚛oft prom🍰🐹pts），🇨🇦🍗无需调用任何🇧🇹LLM，零额外计🚐算成本；最后，在👨💻每次新对话开始时🇧🇦，把这些🔂🇻🇦软提示自动注🇳🇦🔝入到系🙂☦统上下文里（🚞🈶上限150🇮🇩0个词元），🅿🔬让AI的👩💻🍙行为在🖐🍱不知不🇲🇬📥觉中被过去的经验🇲🇦🌷塑造🎯🔦。
拿我自己🎼的生活💋👩💼来说，我最近正在🌾👨💼搬家，涉及 💴500 多页🧗♀️🍩写满复杂💗🚀术语的合🦏💴同，很🇱🇷⏲多词我根🛹本看不😅懂，这时候 C🇵🇷👩👩👧owork🐈⛄ 就非常有🚃用了🇵🇳。
因此，人们🧠被寄予厚望去🎻🇳🇴完成拼图中特🐢🌨定的部分📙🧓。那时候还没人见过🕔⭕计算机📥。我们更关注🐤❇的是：下🦀🕊周做什么？下🏨下周做什么？👊🤨至于一年后的🇲🇬🇼🇸产品长什么样，🧁🥂说实话🇱🇧👩👧👧，我们😛🛌没什么信🍰心🍸🧵。
