梁文峰参与的DeepSeek新论文，其实暗合了人类的思考原理

关于这篇论文，技术角度太复杂了，我们来通过一个日常使用中的问题来解释这个工作的重要性。

很多人用DeepSeek其实忽略了一点，那就是对话的长度是有限制的，有些人会在同一个对话栏里跟DeepSeek一直对话，直到不能继续。

出现这个现象的原因就在于Context（上下文），说白了就是现如今大模型的记忆力是有限的，它的记忆力长度其实是设定好的，根据DeepSeek的官方文档，R1的长度就是64K。

然后一个中文字符占0.6token。

64000/0.6 约等于 10.6万个中文字符。

一般来说一个单次对话不会超过10.6字。

但是，人类的记忆是可以跨越数十年的，90岁的时候都可以回忆起小时候的某个记忆片段。

大模型也是有记忆的，不知道大家在使用DeepSeek R1模式的时候有没有注意到它的「回忆和记忆」现象。

这是我首先问的DeepSeek的一件事，就是“吃了火锅拉肚子怎么办”，它回复的非常专业。

从原理到解决方法到后续的预防，它都提到了。

重要的事情在后面，就是我接着又问了DeepSeek一个问题

我今天打算做一个火鸡面当晚饭，怎么做好吃？

然后你看DeepSeek的思考过程，注意划红线的地方。

“首先，我得回想一下用户之前的对话历史。之前他提到吃了火锅后拉肚子，可能是因为太辣或者太油腻。所以现在他要做火鸡面，虽然火鸡面本身也是辣的，但可能需要考虑他的肠胃状况。不过这次他可能已经恢复好了，或者想继续挑战辣味。但作为回答者，我可能需要提醒他注意辣度，或者给出调整辣度的建议。 用户可能是一个喜欢辛辣食物的人，但之前因为吃火锅导致肠胃不适，所以在制作火鸡面时可能需要平衡辣度和肠胃的承受能力。或者他可能已经恢复，只是单纯想要美味的做法。 同时，提醒用户根据自身情况调整辣度，特别是考虑到之前拉肚子的情况，可能需要适量减少辣酱的使用或者搭配解辣的食物。”

你发现没，它会把你之前的情况考虑的得非常周到，几乎处处在考虑你的身体情况，这就是「上下文」带来的记忆能力。 

就跟人的记忆一样，一个人的记忆会造成长期的影响。如果你不小心胳膊骨折，那你在以后的所有相关事情上都会特别注意。

但你在DeepSeek新开一个对话框的话，你会发现同样的火鸡面做法问题，它就是单纯的给你一个做法，它并不知道你拉肚子了。

记忆被截断了。

新开一个对话框就是一段全新的记忆，但实际上人不是。

而AI想要进化到AGI，其中一个特性就应该是尽可能长的记忆，就跟人一样，不一定将所有的细节都记住，而是将很多事情的某个片段或者重要信息记住，然后在需要的时候想起这个点。

然后从点到线，从线到面的复现整个过程。

而DeepSeek的新论文，说白了就说让记忆提取的成本变低，只需要原本1/10的成本就可以做到性能相似的结果，这也给增大记忆留下了更多的可能性。

甚至你会发现NSA这个工作是暗合人类记忆能力背后原理的。

人类会将重要事情记得非常牢，而别的事情可能会通过几件重要的事情连带地提取出来。

而DeepSeek的工作也类似，也是将重要的事情提取出来，然后其他的暂时沉寂下去，这样继续优化下去。

未来的AI大模型一定不需要那么多的对话框，只需要一个对话框，一份记忆，你的AI会跟你在长久的对话中获得不断的提升，这种提升不一定是智力上的，而是心灵的契合程度。