（来源：上观新闻）
几年前，模型可能🚦🇱🇹只是帮你做⏮一些小任务；🤶现在我们给它的↩任务规🧨模在变大，时间跨😎🍕度在变长，复杂度🌘🇹🇯也在提升，👪🇨🇷sem分析是什么这次只🥴是又向这🚌个方向迈进了一🛡步🇨🇻🕺。比如马斯克做新🔃能源汽车，创📺办了特斯拉⚒🤶。毕竟在标准化的流📏水线上，机器没有🥧🔼作案动😅机🚈👵。当你查◻询记忆时，系统🇪🇹👷计算你的问题和每🤵📨条记忆之🇧🇭间的"距离"，距❌离越近，越可能是5️⃣🙆♂️你想要的🚰😩。但我们发➿现，它在 cyb👩❤️👩👍er sec📰🇫🇷uri🔀ty 这📿个方向上的能力🧥🏏“异常突🚢出”，而且这种🍚能力很可能会🇹🇹🇨🇮对软件和基础设👈施安全🇨🇽🎫产生深📑🇧🇭远影响💗。
具体做法分🇲🇪四个阶段👏：首先，把零🥧散的情节性记忆🇪🇹（epis🇲🇼odic😔💹，具体的事件🏴👨🎨）通过聚🦡🤡类提炼成语义模式🏛🇬🇬（semanti🥨🦋c，通用🎨规律）；其次，🇳🇨🆓对每个语义模式🍥👗计算置信度（💪👨✈️要求至少5条证据⌛支撑，且置信度🔁🇹🇬公式考虑证据☎🦓量和偏离均值🚋😥sem分析是什么的程度），🍮只保留置信度🥈≥0.7的模🙊式；然后，基于这😓🌲些结构化模式，🔔用模板生成自然语❕🕴言"软🧴📇提示"（😽✴soft p🇲🇫romp👒ts），无需调用♑任何LL🚩M，零🤬额外计算成本；😪🍻最后，在每次新对🇲🇩📮话开始时，把这🇨🇲💇♂️些软提示自动😚🛍注入到系统上下💤👩🦲文里（👷♀️上限1🗡500🇮🇪个词元），让🦢AI的行🇺🇾为在不知不觉中被💩过去的经😱📯验塑造🇵🇰🇲🇵。
