传神·归藏大模型
大模型在外部知识学习上面临诸多挑战？
传神·归藏大模型
基于创新的moH混合熵架构，将新增数据压训进长期记忆模块，实现实时学习与长期记忆，同时保持模型原有神经网络的完整稳定。
支持知识灵活删减与修改，突破上下文窗口限制，支持500万tokens记忆长度。
适用于长文本理解、复杂任务推理、个性化对话、长期记忆用户习惯等场景，支持跨文本沟通、知识灵活删减与高效检索。
双脑架构：解码实时学习与长期记忆
传神·归藏大模型采用自主研发的moH混合信息熵架构，创新性地构建了由推理网络和客户数据学习网络组成的双网络架构。
其中，“左脑”推理网络具备良好的逻辑推理和泛化能力，“右脑”客户数据学习网络专注于对新增知识进行压缩训练以实现长期记忆，二者通过共享嵌入层与表示层实现训练与推理的高效协同，显著提升模型决策的准确性和实时性。
性能升级：解锁五大核心优势
功能展示：更懂你的大模型
1跨对话记忆：告别“断片”式交流
在与用户的多轮对话交互中，模型持续保持对多文档信息的完整记忆，能够精准识别用户意图并检索相关知识提供针对性解答
2实时更新：支持灵活删减与修改
一键点击“忘记此知识”指令，可精准移除指定知识内容，同时完整保留其他关联记忆，实现知识的动态更新，确保知识库的时效性
3个性化交互：精准记忆用户偏好
通过深度学习用户的工作模式、生活习惯及个人偏好，精准把握用户需求演变，为个人工作和生活提供个性化解决方案
