其次，大模型的记忆能力有缺陷：大模型在训练时“记住”了大量知识，但训练完成后并不会在使用中持续学习、“记住“新知识；每次推理时，它只能依赖有限长度的上下文窗口来“记住”当前任务的信息（不同模型有不同上限，超过窗口的内容就会被遗忘），而无法像人一样自然地维持稳定、长期的个体记忆。但在真实业务中，我们需要机器智能有强大的记忆能力，比如一个AI老师，需要持续记住学生的学习历史、薄弱环节和偏好，才能在后续的讲解与练习中真正做到“因人施教”。
if __name__ == "__main__":，这一点在Line官方版本下载中也有详细论述
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Synchronous fast paths matter
做一款属于自己的游戏的念头，就在这样的空虚时刻悄然萌芽。可她毫无编程、策划经验，一时之间无从下手，直到一场偶然的聚会，结识了当时还在实习的在读学生竹炭。