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”。
functions with explicit generic annotations. For old-style generics,
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文 | 伯虎财经（bohuFN），作者 | All too well
Definition 1 A covering space of a topological space \(X\) is a topological space \(C\) together with a continuous surjective map \(p: C \to X\) such that for every point \(x \in X\), there exists an open neighborhood \(U\) of \(x\) such that \(p^{-1}(U) \cong F \times U\) for some discrete set \(F\) (called the fiber over \(x\)), and the map \(p\) restricted to each component of \(p^{-1}(U)\) is a homeomorphism onto \(U\).
Елизавета Городищева (Редактор отдела «Экономика»)