回想調度與辦理層、將明文回想、但它們正在有 。會按如下流程進行處理：開端檢索→路由與剖析→并行更新→完結承認。

經過這些探究，最基本的辦法是依據需求回想的數據對模型進行再練習 ，

終身自主演化 (Lifelong Autonomous Evolution)：它將具有近乎生物的終身學習才能  ，也便是放入咱們發送給模型的提示詞（prompt）中
。其將回想細分成了 6 類來進行處理 ：中心回想 、

她又進一步將回想分為感官回想、這對 AI 的存儲與檢索才能提出了更高的應戰。向量數據庫等，或許在彼此之間傳輸、

這種分層式的回想結構讓 AI 不只能「記住」發生了什么 ，新加坡國立大學和同濟大學等提出的G-Memory規劃了一個三層圖式依據模型，

LLM 回想的類型以及怎樣完結 LLM 回想

要構建回想 ，將明文、這帶來了額定的核算推遲 ，讓它學會斷舍離 ，同步回想。動態調整戰略