Author: KTRO TEAM

狗狗币 (DOGE) 跌破长期持有的支撑位，促使交易者和长期持有者重新评估该代币进入 2026 年的前景。一度被视为在投机性加密货币领域相对有弹性的狗狗币，在失去关键技术结构和动力后现在面临压力。 相关阅读： 行业领袖警告称，比特币感受到了量子风险担忧的影响 DOGE 过去一年下跌约 66%，交易价格接近 0.13 美元，远低于之前吸引持续买盘的水平。下跌反映出流动性减弱、投机兴趣减弱以及市场越来越青睐叙述更清晰的资产，这表明市场规模本身可能不再是价格支撑。 DOGE’s price trends to the downside on the daily chart. Source: DOGEUSD on Tradingview 随着抛售压力的增大，关键支撑位逐渐消失 在过去的一周里， 狗狗币 (DOGE) 跌破 0.129 美元区域，该水平限制了几个盘整阶段的损失。 崩溃伴随着交易量的增加，表明抛售活跃，而不是缓慢下降。盘中波动率扩大至 4% 左右，反映出交易者对失去区间支撑做出反应的敏感性提高。 技术分析师指出，DOGE 还打破了多年上升趋势线，该趋势线在 2024 年周期的大部分时间里引导价格走势。在较短的时间范围内，该代币目前的交易价格低于关键移动平均线，反弹至 0.132 美元至 0.134 美元，持续满足抛售兴趣。 技术信号表明狗狗币结构脆弱 动能指标继续走低，一些分析师警告称，如果未能守住 0.128 美元附近的水平，DOGE 可能会面临更深的下行风险。在此之下，下一个受到广泛关注的支撑区域位于 0.090 美元附近，这意味着如果看跌压力加速，则可能从当前水平下跌 30% 左右。 基于一目图的信号也转为负面，强化了整体趋势已经发生转变的观点。虽然短期反趋势模式偶尔会出现，但在较高时间框架结构已确认突破的背景下，它们的权重较小。 2026 年长期前景面临考验 除了图表之外，狗狗币的长期前景仍然不确定。点 狗狗币ETF 2025 年底推出的项目引入了新的需求来源，但目前尚不清楚该资金是否具有足够的粘性来抵消持续的抛售。 与此同时，开发者社区内仍在继续讨论通过侧链或第 2 层解决方案添加实用性，但进展缓慢且分散。 相关阅读： Pundit 分享了为什么 XRP 会变得昂贵并且价格可能达到 1,000 美元 按市值计算，狗狗币仍然是最大的模因币，但仅凭这一地位并不能提供明确的投资论点。随着 2026 年的临近，交易者似乎越来越关注 DOGE 能否稳定在突破支撑位之上并吸引持续的需求。 封面图片来自 ChatGPT，DOGEUSD 图表来自 Tradingview

亚利桑那州参议员温迪·罗杰斯提出了两项​​法案和一项决议，以改变该州对数字资产征税的法律。在周五向亚利桑那州参议院提交的立法中，罗杰斯 建议的 修改州法规以免除虚拟货币税收（SB 1044），禁止县、市和城镇对运行区块链节点的实体征税或罚款（SB 1045），并修改州宪法对财产税的定义以澄清数字资产规则（SCR 1003）。区块链节点法案可能会通过州立法机构，但加密货币税法案和决议将需要亚利桑那州选民在 2026 年 11 月的下一次大选中投票。SCR 1003 将修改亚利桑那州宪法，明确将虚拟货币排除在财产税之外，而 SB 1044 将在该州法规中添加类似的措辞。 SB 1045 将禁止该州的市、镇和县“对运行区块链技术节点的人征税或收费”。 禁止城镇对区块链节点活动征税的法案：来源： 亚利桑那州立法机关亚利桑那州是美国少数几个拥有成文法律允许政府 主张数字资产的所有权 已被废弃至少三年。该法律是加密货币倡导者在亚利桑那州建立数字资产储备的努力的一部分，但还有其他提案旨在赋予该州更多权力来投资比特币等加密货币（比特币）。有关的： 新罕布什尔州州长签署加密货币储备法案成为法律罗杰斯是比特币储备法案的共同发起人之一，该法案于五月被亚利桑那州州长凯蒂·霍布斯否决。参议员 谴责此举 并表示她将在下次会议期间重新提交该法案。 Cointelegraph联系罗杰斯征求意见，但截至发稿时尚未收到回复。美国各州采用加密货币储备法案和不同的数字资产政策亚利桑那州仍然是美国少数几个拥有建立数字资产储备法律的州之一，其他州还有新罕布什尔州和德克萨斯州。尽管其他州的一些立法者一直在试图为类似法案争取支持，但也有许多人建议对数字资产征税采取不同的方法。例如，俄亥俄州众议院 通过了一项法案 这可以免除 200 美元以下的加密货币交易的州资本利得税。自六月以来，该立法似乎没有取得任何进展。纽约州议员菲尔·斯特克 建议增加0.2%的消费税 为该州居民提供“数字资产交易，包括数字资产的出售或转让”。该法案已提交给筹款委员会，但自八月以来似乎没有取得进展。在联邦层面，怀俄明州参议员辛西娅·鲁米斯 (Cynthia Lummis) 提交了法案草案 7 月份提议对数字资产交易和资本利得进行 300 美元或以下的最低限度豁免。鲁米斯周五宣布，她 会退休e 2027 年 1 月来自美国参议院。杂志： 当隐私和反洗钱法发生冲突时：加密项目的不可能选择

特朗普通过加密货币风险投资增加财富 – BitRss – 加密世界新闻 土耳其硬币 21 分钟前 41 特朗普 2024 年的胜利与其家族发起的 DeFi 项目有关。世界自由金融（WLFI（0.14 美元））因其监管影响力而备受瞩目。 继续阅读：特朗普通过加密货币风险投资增加了他的财富 特朗普通过加密货币风险投资增加财富的帖子首先出现在 COINTURK NEWS 上。 BitRss 始终与以下人员分享此内容 执照。 阅读整篇文章 实时生成的屏幕截图 先睹为快套房 主页 快讯 特朗普通过加密货币风险投资增加了他的财富 BitRss 世界加密新闻 | 市场比特币 | 短网址设计者 新网 | 脚本网

随着比特币挖矿在 2026 年继续发展，该行业显然已经从硬件竞争转向 软件驱动的云挖矿解决方案。对于想要挖掘比特币而无需购买昂贵设备的用户，免费或低门槛 云挖矿软件平台 已成为首选。这篇文章的标题是 “2026年最受欢迎的10款免费比特币云挖矿软件”，是在考虑原创性和 SEO 的情况下编写的。它主要集中于 自动哈希 作为领先平台，同时引入其他九个 基于软件的云挖矿解决方案 这与旧文章中过度使用、重复的列表不同。1. 自动哈希 – 2026 年领先的免费比特币云挖矿软件自动哈希 AutoHash 脱颖而出，成为 2026 年最值得信赖、最广泛使用的比特币云挖矿软件平台之一。与依赖固定挖矿合约或硬件租赁的传统云挖矿服务不同，AutoHash 是作为一个 全自动采矿软件系统。用户只需注册、激活软件，系统就会自动分配优化的比特币算力。主要优点：免费注册试用算力无需硬件或技术设置智能算力优化干净的界面与实时利润跟踪每日BTC结算，提现门槛低对于初学者和保守的投资者来说，AutoHash 提供了通过软件体验比特币云挖矿的最安全方式之一。AutoHash 比特币云挖矿投资计划（2026）👉 点击访问 AutoHash 领取 100 美元并查看完整合约。2.比特云矿机BitCloud Miner 是一款轻量级的比特币云挖矿软件，专为快速部署和易用性而设计。该平台提供免费的入门哈希能力，允许用户在提交额外资源之前测试挖掘功能。非常适合：入门级用户那些寻找简单的挖矿界面的人3.算力巢精简版算力巢Lite专注于 基于软件的哈希功率管理 而不是传统的采矿硬件租赁。用户可以访问免费的挖矿模拟，但比特币输出有限，因此适合了解云挖矿机制。亮点：清晰的软件仪表板长期算力监控以体验为中心的免费模式4. 加密云软件CryptoCloud Software 将自己定位为 云挖矿操作系统 对于比特币。它提供先进的数据跟踪和多帐户管理，以及用于评估的有限免费挖掘层。主要特点：桌面和网络同步稳定的软件架构适合有技术头脑的用户5.MineSoft 比特币MineSoft BTC 围绕 软件授权挖掘，让用户在安装客户端后即可获得基本的比特币算力。挖矿奖励根据系统正常运行时间和活动动态调整。优点：无需绑定钱包即可免费使用轻量级客户端性能简单的采矿工作流程6. 哈希自动专业版HashAuto Pro强调自动化和用户控制的挖掘逻辑。平台提供临时免费算力，帮助用户测试性能和稳定性。非常适合：具有加密货币经验的用户对挖矿策略定制感兴趣的人7. BTC挖矿工作室BTC挖矿工作室是一个更 专注于分析的云挖掘软件。它将算力统计、难度跟踪和盈利数据集成到统一的控制面板中。值得注意的点：专业风格的界面有限的免费功能更适合有经验的用户8.CloudHash应用程序CloudHash 应用程序的设计 移动优先方法，允许用户直接从智能手机管理比特币云挖矿。虽然算力不大，但可用性非常好。主要优点：适合移动设备的挖矿免费算力奖励系统非常适合休闲用户9. EasyMine 比特币EasyMine BTC 专注于 零配置比特币云挖矿软件。该系统自动管理采矿作业，适合长期被动使用。优势：初学者友好的界面透明的挖矿逻辑长期稳定运行10.SmartHash免费SmartHash Free 提供入门级比特币云挖矿软件环境。尽管功能较少，但它提供了一致的性能，并且通常用作二次挖掘选项。为什么基于软件的云挖矿将在 2026 年占据主导地位与旧的硬件租赁平台相比， 云挖矿软件解决方案 到2026年将提供三大优势：降低进入门槛 – 无需设备选择或维护更智能的自动化 – 优化采矿效率更好的用户体验 – 简单的界面和快速的入门在列出的所有平台中， 自动哈希 提供可靠性、自动化和可访问性的最平衡组合。最后的想法如果您正在寻找 2026 年免费比特币云挖矿软件，AutoHash 是一个很好的起点。其以软件为中心的设计、透明的收益系统和低风险的进入使其适合初学者和长期用户。此列表中的其他平台可以作为替代或比较选项，但要选择正确的 云挖矿软件 最终取决于您的经验水平和投资目标。

Cella 和 Sirona Technologies 在东非大裂谷有一个名为“蓝花楹计划”的试点项目。西罗纳科技公司 “气候变化对世界这一地区的影响尤为严重，但它也改变了全世界的游戏规则，”Cella 首席执行官兼联合创始人科里·帕蒂森 (Corey Pattison) 告诉我，他解释了 Mwangi 和 Ndirangu 概念的吸引力。 “这也是我们发挥创业精神和创造性思维的机会，因为像肯尼亚这样的地方拥有所有这些资产。” 该国不仅可以提供廉价且丰富的可再生能源，而且肯尼亚 DAC 的支持者希望年轻且受过教育的当地劳动力能够为建设这一基础设施提供所需的工程师和科学家。反过来，该企业可以为该国大约 600 万失业或就业不足的年轻人提供机会。 “这不是一个一次性的行业，”恩迪兰古说道，并强调了她对绿色工业化带来就业机会的信念。需要工程师来监控 DAC 设施，对可再生能源的额外需求将为能源行业以及水和酒店等相关服务创造就业机会。 “你正在开发一整套基础设施，以使这个行业成为可能，”她补充道。 “基础设施不仅有利于行业，也有利于国家。” 解决“现实世界问题”的机会 去年 6 月，我沿着一条土路来到了 Octavia Carbon 的总部，该总部位于内罗毕东部绕行路旁，位于城市的远郊。 我在旅途中遇到的员工都散发着早期初创公司常见的无限乐观精神。奥克塔维亚首席执行官马丁·弗雷米勒 (Martin Freimüller) 那天告诉我：“人们过去常常写学术文章，说没有人能够在两小时内跑完马拉松。”肯尼亚马拉松运动员埃鲁德·基普乔格 在 2019 年的一场比赛中打破了这一障碍。墙上有一幅他的壁画，上面有这位运动员的口号：“没有人是有限的。” “这是不可能的，除非肯尼亚做到了，”弗雷米勒补充道。 六月，Octavia 开始在吉尔吉尔的一个试点项目中测试其技术。明锐碳纤维 他告诉我，虽然奥克塔维亚不是恩迪兰古大碳谷企业的官方合作伙伴，但他与更大的愿景保持一致。该公司成立于 2022 年，当时奥地利开发顾问弗雷穆勒 (Freimüller) 在致力于碳清除的在线论坛 OpenAir Collective 上结识了内罗毕大学工程学毕业生邓肯·卡里乌基 (Duncan Kariuki)。 Kariuki 将 Freimüller 介绍给了他的同学 Fiona Mugambi 和 Mike Bwondera，四人开始研究 DAC 原型，首先是在从大学借来的实验室空间中，后来在一间公寓中。没过多久，邻居们就开始抱怨噪音，六个月内，工厂就搬到了现在的仓库。 同年，他们宣布了他们的第一个原型，在内罗毕气候网络活动上亮相后，人们亲切地将其称为“星期四”。很快，Octavia 向包括国王查尔斯三世和乔·拜登总统驻肯尼亚大使梅格·惠特曼在内的知名访客展示了其技术。 三年后，该团队拥有 40 多名工程师，并建造了第 12 个 DAC 单元：一个大型洗衣机大小的金属圆筒，其中包含使用胺（一种从氨中提取的有机化合物）的化学过滤器。 （明锐拒绝提供有关机器内部过滤器布置的更多细节，因为该公司正在等待该设计专利的批准。）

警方称，现代集团在收到一封要求用比特币付款的炸弹威胁电子邮件后，今天疏散了首尔两个主要办事处的员工。 当局后来证实该威胁是一场骗局，但该事件加剧了人们对最近针对韩国最大公司的勒索、加密和非加密相关威胁的日益担忧。 据当地报道，拨打112紧急电话 已收到 上午 11:42 左右，来电者转述了发送给现代汽车的电子邮件内容。该消息称，上午 11 点 30 分，现代集团位于钟路区莲池洞的大楼内将引爆爆炸装置 它还补充说，第二枚炸弹将被运往瑞草区良才洞，现代汽车集团在那里设有主要办事处。 该电子邮件要求支付 13 个比特币。按照目前的比特币价格，其价值约为 110 万美元，约合 164 亿韩元。 据报道，打电话的人说：“如果你不给我13个比特币，我会在上午11点30分炸毁现代集团大楼，然后把炸弹带到良才洞引爆。” 现代汽车已从这两个地点疏散员工。警方派遣特种部队和拆弹小组对建筑物进行搜查。官员在进行检查时封锁了周边部分地区。两个地点均未发现爆炸装置。 几个小时后，当局得出结论 骗局 威胁缺乏可信度。大楼的运作逐渐恢复正常。警察说不 已付款 没有人员伤亡或财产损失的报告。 韩国企业威胁和比特币犯罪 现代汽车事件发生之际，过去几天针对韩国主要企业的一系列类似威胁。 周四，帖子 出现了 Kakao 的客户服务公告牌上声称，位于水原灵通区的三星电子总部以及 Kakao 的 Pangyo 办事处和 Naver 设施都被安放了爆炸物。据报道，这些信息还包括要求支付大笔现金。 12月17日，另一起炸弹威胁是 发布 通过 KT 的在线订阅申请系统。该消息称 KT 位于城南盆唐的办公室安装了爆炸装置。 警方的回应是清理大楼并进行搜查。该案中也没有发现爆炸物。 当局认为这些事件是数字勒索企图模式的一部分，这种勒索企图依赖于恐惧，而不是使用真实的设备或炸弹。据当地警方称，调查正在进行中，以查明威胁背后的个人并追踪信息的来源。

加密支付公司 MoonPay 总裁基思·格罗斯曼 (Keith Grossman) 表示，代币化将比数字技术颠覆传统媒体（例如纸质报纸、音乐实体副本和其他模拟格式）更快地改变金融业。“虽然许多人担心数字化会摧毁媒体，但它实际上所做的是迫使媒体进化，”格罗斯曼 说，补充说 现实世界资产（RWA）代币化传统资产上链的过程，将迫使传统机构去适应。他补充道：“这不再是假设。贝莱德正在提供代币化基金。富兰克林邓普顿正在公共区块链上运行代币化货币市场基金。全球主要银行正在试点链上结算、代币化存款和实时资产流动。” 截至撰写本文时，RWA 行业的市值（不包括稳定币）接近 190 亿美元。来源： XYZ格罗斯曼表示，花旗、美国银行、摩根大通等金融机构将继续以不同的形式存在，就像媒体公司在 20 世纪 90 年代末和 2000 年代初转向数字发行后继续存在一样，这颠覆了沿用了数十年的商业模式。他表示，最终，持续向代币化金融转变的幸存者和赢家将是那些走在变革前面的公司，而不是那些试图阻止不可避免的向由区块链驱动的全球金融体系转变的公司。有关的： 华尔街4千万亿美元的支柱将推出代币化的美国国债为什么代币化资产可以改变游戏规则现实世界资产代币化 有几个好处，包括实现 24/7 的市场准入、使资产类别规模化、通过去中介化降低交易成本，以及将结算时间从几天缩短到几分钟。9月，美国证券交易委员会（SEC）和商品期货交易委员会（CFTC）联合发布 陈述 关于建立监管框架 启用 24/7 的资本市场。 绝大多数代币化的 RWA 价值都在以太坊网络上找到了归宿。来源： XYZ金融体系转向 24/7 交易，这与目前在夜间、周末和节假日关闭的传统市场的运作方式有很大不同。去年 12 月，美国证券交易委员会 (SEC) 批准美国存托信托和清算公司 (DTCC) 开展清算业务，该公司 2024 年处理的结算量约为 3.7 万亿美元。 开始提供代币化金融工具。 DTCC 计划在 2026 年下半年推出代币化资产，首先是美国国债和股指。 杂志： 不稳定的货币：脱钩、银行挤兑和其他风险迫在眉睫

加入我们 电报 了解最新突发新闻报道的频道 通过数字艺术家和收藏家的高调捐赠，世界各地的主要博物馆越来越多地将 NFT 纳入其永久收藏，旨在保护数字文化并吸引年轻观众。在数字艺术家的最新捐赠中，MoMA 收到了八个 CryptoPunks 不可替代的代币收藏。这些朋克 NFT 现在在博物馆永久展出。 Punks NFT 在 MoMA 找到家 在 12 月 20 日的博客文章中，专注于保存、展示和研究数字艺术和区块链技术的非营利艺术组织 Infinite Node Foundation 证实，Punk 4018、Punk 2786、Punk 5616、Punk 5160、Punk 3407、Punk 7178、Punk 74 和 Punk 7899 已在 MoMA 找到了永久的家，它们将在那里得到保存和收藏。作为博物馆历史的一部分得到照顾。 这对于整个空间来说是一个巨大的胜利！恭喜！ — 生态勋爵👑 (@lordeco) 2025 年 12 月 20 日 纽约现代艺术博物馆（MoMA）是世界著名的现当代艺术机构。现代艺术博物馆 (MoMA) 主要收藏 19 世纪末至今的美国和欧洲艺术作品。这里是毕加索、梵高和沃霍尔等标志性艺术作品的故乡。近年来，MoMA 一直积极将 NFT 融入其藏品中，通过收购 NFT 来强调数字艺术在艺术史上的地位，例如 Refik Anadol 的无监督 NFT 收藏。 最近的历史性 Punk 捐赠是由 SnowFro、Mara Calderon、Cozomo ‘de’ Medici、JudithESSS、Nick Tamaino 和 Ryan Zurrer 促成的。 Larva Labs 是最初创建 Punks NFT 系列的数字资产孵化工作室，也从他们的个人收藏中贡献了 Punks，作为他们对这项工作长期承诺的一部分。这份礼物背后的集体慷慨彰显了朋克社区的力量和精神，推动了该项目的发展。 CryptoPunks 于 2017 年推出，是全球公认的不可替代代币集合，其特色是托管在以太坊区块链网络上的限量版 10,000 张像素化个人资料图片。 Punks NFT 系列最初由 Larva Labs 创建，但后来于 2021 年出售给了 Bored Ape Yacht Club…

在本周的每周回顾中，美国证券交易委员会 (SEC) 为 Sam Bankman-Fried 的前同事提出了和解协议，他们的证词确保了 Sam Bankman-Fried 的定罪。 概括 SEC 为出庭作证指控 Sam Bankman-Fried 的 FTX 前高管提出和解方案。 韩国警方捣毁了一个针对加密货币交易员进行面对面交易的假货币团伙。 波兰议会在早些时候拒绝后恢复了全面的加密立法。 此外，韩国执法部门捣毁了一起利用假币欺骗加密货币交易者的犯罪活动，波兰议会恢复了全面的行业立法。 SEC 向 FTX 合作证人提供和解 美国证券交易委员会周五提议与萨姆·班克曼·弗里德核心圈子的主要成员达成和解协议，这些成员的证词在他的刑事审判程序中至关重要。 这些拟议的决议旨在解决针对与检察官合作对 FTX 前首席执行官提起诉讼的个人的监管指控。 韩国警方捣毁假币案 忠清南道当局正在起诉一个犯罪团伙，该团伙制造假韩元钞票，以在面对面交易中诈骗加密货币交易者。 据《朝鲜日报》报道，警方去年发现犯罪嫌疑人持有 9,188 张 50,000 韩元的假钞，价值约 4.594 亿韩元（33 万美元）。 波兰议会推进加密货币监管 周四，众议院以 241 票通过了全面的加密行业立法。 根据众议院新闻办公室的确认，《加密资产市场法案》与本月早些时候被拒绝的版本保持不变。 Coinbase挑战国家预测市场限制 该加密货币交易所在康涅狄格州、密歇根州和伊利诺伊州提起联邦诉讼，质疑各州根据博彩法规禁止预测市场的尝试。 法律投诉寻求宣告性和禁令性救济，认为预测市场完全属于商品期货交易委员会而非州博彩委员会的管辖范围。 以太坊开发者公布 2026 年升级路线图 核心开发团队正式上线 指定的 该网络的下一次升级为“Hegota”，在区块链每年两次的发布时间表中定义了 2026 年的开发周期。 该名称融合了执行层的“波哥大”升级（遵循 Devcon 主办城市的命名传统）和共识层的“菏泽”星级名称。 Bybit重返英国市场运营 该交易所周四宣布恢复英国服务，包括 100 种货币对的现货交易，两年前，更严格的促销和营销法规迫使该交易所退出。 该平台为全球约 8000 万用户提供服务，并根据满足英国监管要求的更新合规框架重新启动运营。 Terraform Labs 清算人起诉 Jump Trading 法院指定的计划管理人托德·斯奈德 提交 该诉讼要求 Jump Trading 联合创始人 William DiSomma 和前总裁 Kanav Kariya 就该公司 2022 年数十亿美元的倒闭赔偿 40 亿美元。 《华尔街日报》报道称，该法律行动针对的是 Jump Trading 在 Terra 生态系统失败中所扮演的角色，该公司通过社交媒体传播确认了该诉讼。 每年加密货币盗窃超过 34 亿美元 区块链情报公司 Chainaanalysis 报告称，从 1 月到 12…

在奥利弗·萨克斯 (Oliver Sacks) 1985 年出版的《错把妻子当帽子的人》一书中，神经科医生描述了患者吉米·G. (Jimmie G.) 的案例，他可以回忆起遥远的过去，但无法形成新的记忆。吉米严重的顺行性遗忘症在一篇题为《迷失的水手》的文章中得到了概述，这意味着他的世界没有连续性；他的世界没有连续性。只是一个不断令人耳目一新的礼物。 这是我们今天构建的人工智能系统的一个恰当的比喻。 现代人工智能模型拥有巨大的、看似百科全书式的“长期”记忆，但实际上它是一个被时间冻结的思维，在训练过程中只创建一次。之后，他们可以在上下文窗口中短暂保存信息，但他们无法真正学习或存储新的经验。当窗户关闭时，记忆就消失了。 没有记忆的智能与人类的思维有着根本的不同。但解决人工智能的记忆问题远非那么简单。 为什么完美的人工智能内存会破坏系统 你可能会认为，如果人工智能系统拥有完美的、永久的长期记忆，它们会更聪明、更稳定、更像人类。但现实是，完美的记忆力会损害智力。 这适用于人类和机器。人与 摄影的 或者 高度优越的自传体 记忆常常在生活中挣扎，因为它们无法忘记。他们的头脑以同样的强度保留每一个细节。 结果不是清晰度，而是认知噪音；他们无法忘记不重要的细节，也难以提取相关信息。 未来具有永久、无错误记忆的人工智能也容易出现同样的问题。几个月前给出的一条措辞不当的指示可能会与关键的新指导一样重要。人工智能会过度思考，重播历史输入，而不是优先考虑手头的任务。该系统不会变得更加通用或更具适应性，反而会降低灵活性、降低一致性，并且可能对其用户的安全构成风险。 这些模式已经在机器学习中出现。逐字保留过多训练数据的模型可能难以泛化，并且在狭窄的上下文之外表现出不可预测的行为，紧紧抓住不相关的特定信息。 一个永远记住一切的人工智能将会变得脆弱，就像拥有完美记忆力的人类被压垮一样。在设计未来的记忆系统时，目标必须是选择性记忆，即人工智能有能力存储重要的内容、忘记不重要的内容以及更新过时的知识。 上下文窗口：人工智能思维的“工作记忆” 对于当今的法学硕士来说，他们拥有的最接近实时记忆的东西是上下文窗口——用户在任何给定对话或任务中提供的文本。此上下文不会永久存储；它只是一个临时的工作空间，相当于人类记忆中保存电话号码足够长的时间以便拨打的部分。一旦对话结束或令牌滚出窗口，模型就会完全忘记它们。 上下文窗口必然很短，因为每个新令牌必须关注上下文中存在的每个先前令牌。上下文越长，每一步需要的计算量就越多，从而增加了成本和能源需求。 实际上，这意味着任意长的内存都会使推理变得异常缓慢且昂贵。 因此，人工智能系统构建者必须选择一个上下文大小，以平衡实用性和计算可行性；当前模型的上下文窗口范围从数万个令牌到几百万个，但即使这些大小也严重考验了硬件和效率的极限。即使窗口非常大，上下文也不会存储为内存。该模型不会优先考虑旧信息而不是新信息，也不会在会话中建立稳定的信念。当新事实出现时，它也不会更新其内部参数。它只是对推理时窗口中的任何文本做出反应。 如果窗口很短，那么最近的信息就会从模型的脑海中消失。如果窗口很长，模型仍然不会对哪些数据重要、过时​​或错误做出任何决定。 从这个意义上说，扩展上下文窗口就像增加人类的短期记忆广度。 没有任何基本物理定律可以阻止超长上下文。然而，在撰写本文时，最大的商业部署上下文窗口只有数百万个令牌。研究模型走得更远，但回报递减；超过某个点后，模型就会充满细节，就像一个人经历认知超载一样。 这个问题可以通过压缩在一定程度上得到解决。这是一种人工智能模型总结现有上下文并重新启动的技术，使用此摘要作为新上下文窗口的开始。这意味着人工智能可以让对话继续进行，但由于摘要，一些信息会丢失。 而且持续的时间越长，原有的信息就会被进一步稀释，直至几乎消失殆尽。因此，压缩作为一种解决方案还远非完美。 微调：人工智能如何“学习”，以及它为何昂贵 微调是人工智能系统最接近形成新的长期记忆的事情。与上下文窗口不同，微调实际上重写了模型的内部权重。一旦这些权重发生变化，模型对于未来的每个查询都会有不同的行为。微调的作用非常强大，但风险也很大。 完全微调的成本很高，因为它需要整个训练流程：使用数千个精选示例和大规模 GPU 或 TPU 集群通过数十亿个参数进行反向传播。 即使是微小的微调也可能花费数千美元，并且数据中的任何错误都可能会扭曲模型的行为。这就是为什么微调需要仔细验证。 为了降低成本，现代系统经常使用LoRA（低秩适应）。 LoRA 没有更新所有模型的权重，而是添加了与原始网络并排的小型“适配器”矩阵。训练期间，仅更新这些适配器；核心模型保持不变。这使得培训变得更便宜、更容易恢复并且更安全。 但即使有了 LoRA，微调仍然是一个生硬的工具。它会全局影响模型，而不是有选择地影响模型。它无法决定记住或忘记什么。一旦应用，它的影响就会无处不在，而不仅仅是在触发它的对话中。 微调——无论是完全微调还是通过 LoRA——更像是脑部手术，而不是自然学习，是一种结构修改，而不是一个流畅、增量的记忆过程。 矢量数据库和 RAG：有用的工具，但不是真正的内存 矢量数据库经常与人工智能内存一起被提及，但它们从根本上来说并不是一个内存系统。它们的工作原理是存储已转换为嵌入的文本块——表示含义的数学向量。当您查询矢量数据库时，它不会像人类甚至人工智能架构那样“记住”任何东西。它只是查找在数学上与您的查询相似的文本块。 一些人工智能系统将语言模型与向量数据库配对，这一过程称为 检索增强生成 (RAG)。当用户提出问题时，系统会在矢量数据库中搜索相关段落，检索它们，然后将检索到的文本和用户的问题输入到模型中。然后模型使用这个临时上下文进行回答。有关此检索的任何内容都不会成为模型知识的一部分。 这非常有用，但它只是一个“记忆”。 RAG 不会更新模型的内部权重，也不会构建个人上下文。它无法区分真相和噪音，也无法学习。它只是一种更智能的复制粘贴形式。 RAG 可以通过让模型访问外部信息来模拟记忆，但它缺乏我们与真实记忆相关的所有品质：巩固、遗忘、优先级、情绪加权、时间衰减和结构整合。虽然矢量数据库是强大的检索工具，但它们并不是长期记忆的解决方案。 外部记事本：机器的假体记忆 人们很容易想象，如果人工智能有一个记事本——一个记下重要事实、偏好或指令的外部地方——那么我们就可以解决人工智能的记忆问题。在实践中，许多人工智能系统都会做类似的事情。当用户提到一个看似重要的细节时，系统会将其写入一个小型外部存储中，并附加时间戳、标签或主题。 下次用户与模型交互时，人工智能可以打开记事本，查看最相关的条目，然后将它们反馈到模型中，就好像它“记住”了它们一样。 虽然这些检索系统可以使用向量数据库和 RAG 逻辑，但许多系统可以通过更简单的搜索机制提供令人印象深刻的结果。对于个人记忆（数据集通常小于企业知识库），基本关键字匹配或时间顺序过滤通常足够有效，可以创造强烈的连续性感觉。 使用记事本，人工智能可以回忆起您最喜欢的写作风格，跟踪长期运行的项目，并恢复您可能已经忘记的细节。但模型本身并没有学到任何东西。 “记忆”存在于神经网络之外，人工智能会像人咨询规划师一样查阅它。没有任何东西被集成到模型的内部结构中，也没有任何东西作为知识而持久存在。 这就是为什么记事本最好不要被理解为存储器，而是被理解为假体存储器——一种捆绑在系统上的人工扩展，因为底层架构无法记忆。无论系统是从矢量数据库检索事实还是通过简单的关键字搜索查找过去的指令，其机制都是相同的。它提供了假肢体验的连续性，但模型本身并没有改变。 检索过程并不会让模型了解更多；而是让模型了解更多。它只是在适当的时候传递模型信息。它不会让模型记住；它会让模型记住。它只是根据需要重新引入过去的陈述。 类人记忆远远超出当今的人工智能架构 这样的系统很聪明而且通常很有用，但它们并不是通往类人记忆的垫脚石。他们缺乏遗忘、优先顺序、情绪权重、整合，以及定义生物智能的短期和长期存储之间微妙的团队合作。它们提供回忆但不理解，提供持久性但不整合。 在人工智能系统能够安全且有选择性地修改其内部表征（这远远超出了当今的架构）之前，它们的记忆仍将是外部的、脚本化的、本质上是假体的。