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”。
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陆逸轩：我会尽量不去想比赛，因为比赛本身是一种非常不自然的演奏状态。在之后的音乐会中，当我多次演出同样的曲目时，反而能更加自由地演奏它们。比赛中的压力太大了，会让你充满恐惧，害怕出错、害怕忘谱，这种状态其实很难真正享受音乐。对音乐本身来说，其他的噪音并不会改变什么，但对于职业环境、公众目光，以及作为一名职业钢琴家本身，那又是另外一回事。。服务器推荐是该领域的重要参考