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0人类终其一生，都在学着如何与海量的记忆共存。而记忆塑造了一个一个不同的个体。
假如AI 开始拥有自己的“海马体”呢？又将发生怎样颠覆性的改变？试想一下，AI能记住你看过的每一部电影，更能帮你从一生的数字回忆里，找出家人为你庆生时烛光映照的笑脸，找出与好友并肩看过的日出星空，找出为第一个项目成功与团队击掌的瞬间。
本期嘉宾，Memories.ai 的创始人 Shawn，就在做这样一件事：为 AI 建立一个庞大的、可供回溯的“过去”。他们团队研发了具备长期视觉记忆能力的Large Visual Memory Model（LVMM）。
当 AI 拥有了记忆，并以此形成自己的“认知”和“身份”，我们与它的关系又会如何被改写？这可能是一个比 AGI （通用人工智能）本身更值得我们提前思考的问题。
在本期内容发布前，Shawn团队又推出了专为视频营销打造的问答引擎，用他的原话说——“这是 google search+perplexity for public vdeos”。
作为一帮从不刷视频的科学家，因为自身也苦于如何在视频平台做增长，所以基于他们的memories模型，打造了这套套ai智能引擎帮助团队做营销。关于长记忆大模型，或许还有更多的应用空间是我们还未想到的。
（*本期为远程采访，收录时不免有杂音，请见谅）
主持人：莉莉安，Trevor
嘉宾：Dr. Shawn Shen，联合创始人兼 CEO，毕业于剑桥大学，曾就职于 Meta Reality Labs
体验地址：memories.ai
【副本004】采访正文
Part1.开场白
01:08 当AI拥有“视觉海马体”
Part2.背景介绍
02:41 Shawn的背景
03:33 与Shawn结缘契机——扒短剧脚本
04:20 如何理解长视觉记忆模型？
05:22 为什么要做记忆相关的模型？
Part3.长记忆模型的应用
06:20 三种行业解决方案
07:46 目前合作的项目
09:04 达人分析、建联的AI工具
12:40 AI如何理解“抽象”事物？
13:50 如何培养对“流行趋势”的感知能力？
16:58 目前成本
Part4.深度讨论
19:51 上下文技术的壁垒
20:46 现有的先发优势是否会被大厂赶超？
21:18 记忆是否越长越好？
22:28 长记忆模型是否存在成本浪费？
25:03 哪些场景能最快落地LVMM
29:20 Trevor使用Memories.ai反馈
33:06 降本增效：岗位替代成本
Part5.其它内容
35:53 嘉宾分享
