摘要：在LV-Eval的128,000词元测试集上，以Qwen2.5-3B模型为例，使用普通滑动窗口注意力（配合注意力锚点技术）的基线方法得分为4.59分。而配备了人工海马网络后，得分提升到5.88分（使用AHN-GDN变体）。更令人惊讶的是，这个得分甚至超过了使用
如果要你记住一整本厚厚的百科全书，你会怎么做？你肯定不会死记硬背每一个字，而是会提取重点、归纳总结，把最重要的东西记在脑子里，需要细节时再去翻书。人类大脑就是这样聪明地管理信息的。现在，字节Seed团队的研究人员们成功地把这种智慧"移植"到了人工智能身上，专门用来解决AI处理超长文本时遇到的"记忆力"难题。就像人脑中的海马体能够把短期记忆转化为长期记忆一样，人工海马网络也能帮助AI模型既保持关键信息，又不会因为记忆负担过重而"卡壳"。
在LV-Eval的128,000词元测试集上，以Qwen2.5-3B模型为例，使用普通滑动窗口注意力（配合注意力锚点技术）的基线方法得分为4.59分。而配备了人工海马网络后，得分提升到5.88分（使用AHN-GDN变体）。更令人惊讶的是，这个得分甚至超过了使用完整注意力机制的原版模型（4.41分）。也就是说，人工海马网络不仅更高效，性能还更好。为什么会这样呢？研究团队分析认为，这可能是因为滑动窗口机制实际上起到了一种"去噪"作用。完整注意力机制虽然保留了所有信息，但在超长文本中，很多信息其实是噪音或不相关的内容。而滑动窗口配合人工海马网络的方案，相当于强制模型聚焦于最近的关键信息，并从历史中提取最相关的要点，反而避免了被无关信息干扰。这种优势在更大的模型上也得到了验证。在Qwen2.5-7B和14B模型上，人工海马网络同样带来了显著的性能提升。比如在7B模型上，InfiniteBench的平均得分从13.16分提升到16.93分（使用AHN-GDN），提升了近4分。而在整个过程中，计算量和内存占用都大幅降低，在128,000词元的场景下，计算量降低约40%，内存占用降低约74%。研究团队还做了一个有趣的可视化实验，来探究人工海马网络到底"记住"了什么。他们通过分析训练时的梯度（可以理解为模型学习信号的强度），发现人工海马网络会选择性地保留某些信息。在一个数学问题的例子中，人工海马网络倾向于重点保留数学符号和数字，而对代词和特殊标记关注较少。这说明它确实学会了识别和保留重要信息，而不是无差别地压缩所有内容。当然，任何技术都不是完美的。研究团队也坦诚地指出了人工海马网络的局限性。由于压缩记忆状态的大小是固定的，在需要精确回忆大量历史细节的任务上，人工海马网络的表现不如完整保留所有信息的方法。比如在RULER基准测试中的"针在草垛里"（Needle-in-a-Haystack）系列任务上，需要从超长文本中精确找到某个隐藏的事实，这时人工海马网络的准确率就明显低于完整注意力。这就像我们前面的图书馆比喻，如果你需要查找某本已经归档的书的某一页的某一行，仅凭管理员的摘要是不够的，你需要把原书找出来。但研究团队也指出，这种局限性在实际应用中可能没有想象的那么严重。因为在大多数实际场景下，我们需要的是对长文本的理解、推理和总结，而不是逐字逐句的精确记忆。就像你在工作中阅读一份长报告，你需要的是抓住要点、理解趋势、得出结论，而不是记住每一个数字和每一句话。对于这类任务，人工海马网络展现出了强大的能力。技术细节：三位"图书管理员"的不同风格前面我们把人工海马网络比作图书管理员，但实际上研究团队实现了三种不同"风格"的管理员，它们使用的具体方法略有不同。第一种是基于Mamba2的AHN-Mamba2。Mamba2是一种现代的循环神经网络架构，它使用一种叫"选择性状态空间模型"的技术。可以把它想象成一个特别会"遗忘"的管理员——他会根据新来的内容，智能地决定哪些旧信息应该逐渐淡忘，哪些应该保持鲜活。技术上，它通过一个"遗忘门"（由参数Δ和A控制）来实现这一点，旧的记忆状态会按指数衰减，同时新信息被编码进来。第二种是基于DeltaNet的AHN-DN。DeltaNet使用了一种叫"delta规则"的更新机制，这是从神经科学中学习的规律启发而来的。这位管理员的工作方式更像是不断"修正"他的笔记本。每次新内容进来，他不仅会添加新信息，还会根据新内容与已有笔记的关联程度，调整笔记的组织方式。技术上，它通过计算新键（key）与旧键的内积来决定如何修正记忆状态。第三种是基于GatedDeltaNet的AHN-GDN，这是DeltaNet的增强版本。这位管理员更加智能，他不仅会修正笔记，还会根据内容的重要性分配不同的注意力。有些信息他会重点标记，有些则只是简单记录。技术上，它引入了"门控"机制（由参数α、β、γ控制），能够动态地决定信息的重要性和保留程度。实验表明，AHN-GDN在大多数任务上表现最好，可能是因为这种门控机制让它更灵活地适应不同类型的内容。这三种实现虽然细节不同，但核心思想是一致的：用循环的方式将流出窗口的信息压缩成固定大小的状态，并在需要时与窗口内的无损信息结合使用。研究团队的实验显示，三种实现都有效，而且都能与滑动窗口注意力无缝配合，这证明了人工海马网络这个概念框架的通用性。值得一提的是，研究团队还提供了详细的复杂度分析。他们用数学证明，配备了人工海马网络后，模型在序列长度L上的计算复杂度从O(L⊃2;)（完整注意力）降低到O(W×L)（其中W是窗口大小），内存复杂度从O(L)降到O(W)。这意味着当处理非常长的文本时，效率提升会非常显著。比如当L=128,000而W=32,000时，理论上计算量能减少约75%，内存占用减少约75%，这与实验结果基本一致。至顶AI实验室洞见如果AI能够高效地处理超长文本，会给我们的生活带来什么变化？首先是长文档理解。律师需要阅读数百页的法律文件，医生需要查阅患者的完整病历，研究人员需要综述大量的学术文献。现在的AI在处理这类任务时往往力不从心，要么截断文档只看一部分，要么需要消耗大量计算资源。有了人工海马网络，AI可以像人类专家那样，既保持对最新信息的清晰记忆，又能把握整个文档的脉络和要点。其次是对话系统。想象你和一个AI助手进行一场持续数小时甚至数天的对话，讨论一个复杂的项目。传统的AI可能会"忘记"你们早期聊过的内容，或者因为上下文太长而反应迟缓。配备了人工海马网络的AI可以流畅地维持长时间对话，既记得刚才说了什么，也能回顾你们之前讨论的重点，就像和一个真正理解你的人交流。还有实时信息处理。比如实时分析视频流、监控社交媒体动态、处理物联网设备的数据流。这些场景都需要AI持续处理源源不断的信息，既要关注最新的事件，又不能忘记历史趋势。人工海马网络的固定内存占用特性使得它特别适合这类"永远在线"的应用。这种技术对于资源受限的场景尤其有价值。比如在手机、物联网设备等边缘设备上部署AI，内存和计算能力都很有限。人工海马网络能让这些设备也拥有处理长上下文的能力，而不需要把数据传到云端处理，既保护了隐私，又降低了延迟。当然AHN还有改进的空间。当前的实现采用的是参数高效的训练方式（只训练人工海马网络部分），性能受限于基础模型的能力。如果进行全参数训练，可能会取得更好的效果，但代价是需要更多的计算资源。另外，如何更好地平衡"记忆精度"和"效率"，如何让模型自己学会什么信息应该完整保留、什么信息可以压缩，这些都是值得进一步探索的方向。这项研究的思路回归本源：向人类大脑学习，将认知科学的智慧应用到人工智能中。人脑的记忆系统经过数百万年的进化，已经达到了近乎完美的效率和灵活性。当我们真正理解并模仿这种机制时，AI就能向着更像人、更懂人的方向迈进一大步。或许有一天，AI不仅能像人类一样思考，还能像人类一样记忆，既不忘记重要的事情，也不会被琐碎的细节压垮。而字节团队的这项研究，正是朝着这个目标迈出的坚实一步。项目地址：github.com/ByteDance-Seed/AHN论文地址：https://arxiv.org/abs/2510.07318END本文来自至顶AI实验室，一个专注于探索生成式AI前沿技术及其应用的实验室。致力于推动生成式AI在各个领域的创新与突破，挖掘其潜在的应用场景，为企业和个人提供切实可行的解决方案。Q&AQ1：人工海马网络AHN会不会让AI变得和人脑一样聪明？A：人工海马网络只是模仿了人脑记忆系统中将短期记忆转化为长期记忆的过程。它主要解决的是AI处理超长文本时的效率问题，让AI能够在有限的计算资源下理解和记住更多信息。但AI的"聪明"涉及很多其他方面，比如推理能力、创造力、常识理解等，这些都还需要其他技术的支持。所以说，这项技术让AI在某个特定方面更接近人脑，但距离真正的人类智能还有很长的路要走。Q2：使用人工海马网络AHN会丢失重要信息吗？A：会有一定程度的信息损失，但这是设计上的权衡。人工海马网络会把滑出窗口的历史信息压缩成固定大小的"摘要"，所以如果你需要回忆某个很久之前的精确细节，它可能记不清。但在实际应用中，大多数任务需要的是对长文本的整体理解和要点把握，而不是逐字逐句的完美记忆。对于这类任务，人工海马网络表现很好，甚至比保留所有信息的方法还要好，因为它能过滤噪音、聚焦重点。研究团队也提到，未来可以通过更智能的记忆管理策略，让模型自己决定哪些信息需要完整保留。Q3：普通人能用上AHN吗？A：目前这项技术主要面向AI研究者和开发者，研究团队已经在GitHub和HuggingFace上开源了代码和模型。如果你是开发者，可以直接使用这些资源来改进自己的AI应用。对于普通用户来说，虽然不能直接"使用"这项技术，但未来很可能会在各种AI产品中间接受益。比如更流畅的AI助手、能理解长文档的智能工具、更高效的对话系统等。随着技术的成熟和普及，我们会在日常使用的AI应用中看到人工海马网络或类似技术的影子，只不过它们会隐藏在后台默默工作。原标题：《AI无法处理长文档？字节提出人工海马网络，让AI像人脑一样高效处理超长信息》 来源：小象说科技
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