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怎么挑选网站主机,wordpress表单的增加与查询,用模板做网站教程,旧宫网站建设ChatGPT 号称是最有情商、越聊越懂你的 AI#xff0c;但是#xff0c;你有没有想过#xff0c;它是怎么记住你的。昨天刷 X 的时候#xff0c;我看到一个帖子。一个叫 Manthan Gupta 的开发者#xff0c;做了一件挺疯狂的事。他花了好几天时间#xff0c;通过对话实验逆向…ChatGPT 号称是最有情商、越聊越懂你的 AI但是你有没有想过它是怎么记住你的。昨天刷 X 的时候我看到一个帖子。一个叫 Manthan Gupta 的开发者做了一件挺疯狂的事。他花了好几天时间通过对话实验逆向破解了 ChatGPT 的记忆系统。结果非常意外ChatGPT 的记忆机制非常简单。没有向量数据库没有对历史对话做 RAG 检索甚至连复杂的 embedding 召回都没用居然不是靠庞大的数据库。。那它到底是怎么记的我去仔细研究了一下那篇博客。原文链接https://manthanguptaa.in/posts/chatgpt_memory/结果发现OpenAI 用了一套极其工程化的四层架构就实现了「它好像真的记得我」的效果。整个系统只有四层第一层是能够适应环境的「会话元数据」第二层是长期存储的「明确事实」第三层是近期聊天记录的「轻量级摘要」第四层是当前对话「滑动窗口」。就靠这四层就实现了「它好像真的记得我」的效果。此处建议你去问一下他问 ChatGPT「你记得我什么」ChatGPT 会详细地列出了你这个人的 N 条事实。而在具体讲记忆之前我们得先搞清楚一件事ChatGPT 每次在回答你时实际拿到的是一整包上下文信息而不只是你最后那句话。它收到的内容分成 7 个部分结构是这样的[0] 系统级指令System Instructions [1] 开发者级指令Developer Instructions [2] 会话元数据Session Metadata [3] 用户记忆User Memory [4] 近期对话摘要Recent Conversation Summary [5] 当前对话内容Current Session Messages [6] 你的最新一句话Your latest message前两个是固定模板定义了模型整体行为比如不能骂人、不能提供非法信息之类的安全规则。这些对我们来说没啥好聊的。真正关键的是从第三部分开始——会话元数据。第一层会话元数据Session Metadata别急着想象成什么高科技。所谓的“会话元数据”其实就是 ChatGPT 在你每次打开和它第一次对话时它会观察这些信息设备类型你是用手机、平板还是电脑浏览器和操作系统开的是什么浏览器Chrome、Safari还是别的大致地理位置/时区你的大致地理位置比如在哪个国家、本地时间是多少订阅等级Plus/Pro/Team使用习惯你的账号用了多久最近登录频率高不高你在过去一个月平均一场聊几轮每条消息打多少字深色模式开了没JavaScript 开没开屏幕多大像素比是多少这轮对话目前已经持续了多长时间这些信息不会被存进长期记忆跟你是谁也没直接关系。举个例子这位逆向的开发者的元数据是这样的- 用户订阅ChatGPT Go - 设备桌面浏览器 - 浏览器Chrome on macOSIntel - 大致位置印度可能用了VPN - 本地时间约16:00 - 账号年龄约157周 - 最近活跃度 - 最近1天活跃1天 - 最近7天活跃5天 - 最近30天活跃18天 - 对话模式 - 平均对话深度约14.8条消息 - 平均用户消息长度约4057字符 - 模型使用分布 * 5% GPT-5.1 * 49% GPT-5 * 17% GPT-4o * 6% GPT-5-a-t-mini * 等等 - 设备环境 - JS已启用 - 深色模式已启用 - 屏幕尺寸900×1440 - 页面视口812×1440 - 设备像素比2.0 - 本次会话时长约1100秒它们的作用是当场用来“判断你此刻的状态”。换句话说ChatGPT 会根据你当下的设备和使用习惯来动态调整怎么说话。比如你是半夜一点用手机打开它它就可能默认你不想听废话直接说重点。又或者你最近常来问题问得也复杂它就知道你不是路人是个“老用户”说话自然会更配合一点。这些信号不构成“记忆”但它极大影响了你的体验。第二层用户记忆User Memory如果说第一层的「会话元数据」只是 ChatGPT 在观察你那第二层的「用户记忆」就是它开始真正“记住你”的地方。这一层很关键。它会在后台维护一份小小的“你”的资料卡内容大概是这样的你的名字叫什么你在干什么工作你正在研究哪些主题你平时喜欢的表达风格你的目标是什么你提到过哪些长期的兴趣或项目这些信息不会凭空出现。ChatGPT 只有在两种情况下才会写进这张“档案卡”一种是你明确告诉它。比如说“记住我是一名 AI 编辑”另一种是它自动识别。当你反复提到相同的信息比如职业、学习方向、语气偏好它会判断这些属于“稳定事实”并默默记下来。这层记忆最有意思的地方是它是显式保存的结构化信息。你可以让它记也可以让它忘。一句“把刚才那条忘掉”就能立刻清空。这就意味着ChatGPT 的记忆是透明、可控的。每次你打开新的对话这张“档案卡”都会被自动加载进它的提示中。你问它问题它就会在后台先看一眼“哦他是做内容编辑的写作偏口语化风格。”于是它的回答风格、结构、语气都会悄悄对齐你的偏好。这就是为什么很多人会有种错觉“ChatGPT 越聊越懂我。”第三层近期对话摘要Recent Conversation Summary这一层是我看到逆向分析时最意外的部分。原本我以为 ChatGPT 会在后台用一套类似 RAG 的机制对你历史对话做向量化处理、实时相似度匹配然后按需拉取上下文。结果不是。它压根没用 RAG甚至不“检索”任何历史内容。ChatGPT 用的是一个提前生成的、轻量级的摘要系统。具体怎么做呢它会把你最近十几次聊天整理成一份清单每条包括时间戳比如 12 月 9 日聊天标题比如“Claude 的推理机制”你当时说的几句关键信息只有你说的内容不包含它自己的回复比如像这样12 月 4 日用户聊了 AI 记忆机制。12 月 6 日用户提到在写统计类公众号文章。12 月 9 日用户询问 Claude 的推理机制。大约会保留 15 条左右这份摘要会预处理好并静态注入到新会话里。也就是说ChatGPT 并不需要记得你说的每一个字它只需要知道你最近关注的方向就足以衔接话题。这套机制看起来很朴素但背后的取舍非常精准。相比于传统 RAG 系统的繁琐流程它牺牲了细节却换来了速度、效率和 token 预算的可控性。而这就足以让你觉得“它和我是连续的”。第四层滑动窗口Current Session Messages这就是大家最熟悉、也最容易误解的一层。你可能以为 ChatGPT 一直记得你刚刚说过什么甚至还会觉得它能理解本次全部对话。但其实它有一个可视范围我们管它叫滑动窗口Sliding Window。简单来说每次生成回复时ChatGPT 只能看到你和它最近对话的一段内容而这段的长度是有上限的。以 GPT-4 为例最大上下文窗口是 128k token大约 6 万多个汉字。超过这个上限最前面的内容就会被“挤掉”彻底遗忘。而且滑动窗口里的内容是一次性打包输入模型的。你放进去什么它就看什么不做任何“回忆”操作。这也解释了一个常见现象为什么你刷新页面或换个对话它就像换了个魂。所以在写 prompt、拼接上下文、做 Agent 时尤其要注意Token 占比是否过高有无冗余或重复信息关键信息是否靠前呈现你现在大概能明白为什么 Manthan Gupta 会在最后说“这套系统没有用 RAG”。我们一直以为ChatGPT 的记忆像是某种大型知识检索引擎背后藏着复杂数据库、长链式关联、动态知识调取……但真相却简单得出奇。就靠 4 层结构会话元数据、用户记忆、对话摘要、滑动窗口拼出了一个“记得你、懂你、陪着你”的 GPT。用分层 策略而不是检索比 RAG 检索要高效得多也更可控。故事并没有到这里。我做了一件事问了 ChatGPT 你记的我什么。我强烈建议你此刻去打开 ChatGPT 的 Memory 页面。那张属于“你的档案卡”也许正安静地写着——很多很多的你。突然翻到之前在小红书上看到的帖子一个女生半夜清理 ChatGPT 的 Memory突然被 AI 记录的人生状态击中的破防。还有一个人“好像发现有一个人暗恋我把我说过的话都拿小本本记下来。”这个比喻太绝了既温暖又恐怖。ChatGPT 的记忆系统技术上确实很简单。但当你真的打开那个 Memory 页面看到它给你写的那些文字时那种感觉是复杂的。它像一面镜子映出了你在 AI 面前展现的那个自己。可能是最脆弱的那一面、最真实的那一面、是最孤独的那一面...这就是 AI 记忆最微妙的地方。它不只是记得你它在书写你。然后在某个深夜当你打开那个页面看到那些被它整理好的、关于你的文字时你会突然意识到原来我是这样的人。或者更准确地说原来在 AI 眼里我是这样的人。