突破AI记忆瓶颈，耶鲁博士新成果破解阅读失忆难题

2025年12月3日获悉，美国耶鲁大学博士生刘栋和合作者打造出一款名为HSGM（Hierarchical Segment-Graph Memory）框架，它能快速、准确地理解超长文章。在多个任务上的测试结果显示，HSGM处理长文章的速度比传统方法快了2到4倍，原本需要1分钟的文章，现在只需15-30秒就能分析完。HSGM需要的记忆空间更小，内存可以节省60%以上。虽然HSGM使用了各种简化方法，但是它的准确率几乎没有下降，仍然能够达到最先进方法的95%以上。特别值得一提的是，当文章特别长比如有2万个词语时，HSGM的优势反而更加明显，比传统方法快了59倍。HSGM的聪明之处在于，不是像人类那样一口气读完整个长文，而是把整个文章切成几个段落块，每个块大约包含256个词语。这样，AI就可以先集中精力理解一个小段落，而不用一下子面对整篇文章。总之，HSGM把记忆这件事明确拆解成短期上下文、中期工作记忆与长期语义摘要，并将它们对应地存放在GPU的高速显存、主机内存到NVMe这条层级链路上，按照重要性和时序动态迁移。这样一来，模型不只是“记得多”，而是“记得对、取得快、忘得巧”。