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近日，成立僅一個月的深圳初創企業MemoraX AI（憶紀元科技）正式對外宣布完成千萬美元級別的種子輪融資，本輪由L2F光源創業者基金、鐘鼎資本聯合領投，知名投資人與產業方共同參與。
在新技術浪潮重新定義規則的今天，MemoraX AI 指向了AI的下一幕變革：一場關于“記憶”的賽跑。
為什么是記憶？
過去兩年，大模型行業幾乎把所有注意力都集中在參數規模、多模態、推理能力和算力效率上。
各家大模型在這些能力上你追我趕，在AI大模型的無限風光背后，一個始終未能被完美解決的“阿喀琉斯之踵”也出現了，大模型有邏輯，善推理，但會“忘事”。
大模型的下一步競爭，決定性因素到底是什么？
當前智能體經常面臨用戶提及信息后，卻無法在后續交互中穩定調用的尷尬。這種“記憶斷層”會造成用戶體驗的偏差。
如今，頭部大模型的上下文窗口雖然已從數萬擴展到百萬甚至千萬token級別，成本也隨之指數級飆升，但存在的這種“失憶癥”并非存儲空間不足，而是記憶系統本身沒有學會如何穩定寫入信息、正確檢索信息、可靠利用信息。
就像一位投資人所說：“誰解決了記憶，誰就拿到了通往下一程的船票。”
模型內生
要給大模型續上智能，常規的思路如同給汽車加裝外掛工具箱，將其記憶庫外置。
但MemoraX AI選擇將記憶藏在模型底層，演化為模型的“內生能力”。
當前市面上大多數為AI構筑記憶的方案，本身只是“靜態信息檢索”。而MemoraX AI通過自主研發的Agentic RL（智能體強化學習）技術架構，攻克了大模型的長程記憶碎片化、靜態化及跨場景遷移難等核心痛點。
首先是記憶的持續進化能力。不同于以往固化的存儲，在Agentic RL架構下，記憶本身是一個在交互中持續被更新、理解與重組的動態過程，能夠隨反饋修正、隨場景靈活遷移。
其次是記憶的精準召回能力。MemoraX AI在具有最高挑戰的文本類記憶測試集LoCoMo-Refined上大幅度領先第二名30%，其模型訓練效率相比現有方案更是提升了驚人的400倍。
最后是適應多場景泛化。該模型架構已經在下一代智能交互、企業級知識管理、個性化數字陪伴、AI編程以及新一代智能終端等多個場景中完成了快速適配測試。
這背后的核心驅動力就是Agentic RL將外部記憶管理任務融入訓練過程，使記憶不再只是紙面上的外部存儲，而成為模型自身的“認知結構”。
根據MemoraX AI的規劃，這筆千萬美元的種子融資將重點用于核心技術Agentic RL的算法迭代與工程化落地，以及內生記憶模塊的產品化開發。
其商業落地路徑清晰勾勒為軟硬一體，B、C雙輪驅動：
在B端， 公司計劃為金融、醫療、法律等高門檻專業領域推出標準化的記憶模塊。通過專業的記憶技術實現知識與精準語義的無縫銜接，徹底緩解企業與客戶重度溝通的成本焦慮與效率痛點。
在C端，瞄準個人智能助手這一錨點，打破當前通用AI助手的同質化困境，打造“千人千面”的專屬智能伙伴。
據計劃，首批落地產品將在未來12個月內與大眾見面。
關于團隊
創始人郝建業，是一位85后教授。早年畢業于哈爾濱工業大學后，他先后于香港中文大學取得了博士學位，并遠赴美國麻省理工學院（MIT）計算機科學與人工智能實驗室任職博士后研究員。回國后他在天津大學建立了國內最早的深度強化學習實驗室之一，近兩年在ICML、NeurIPS、ICLR三大AI頂會成果產出量高居全球前十，谷歌學術引用超過1.5萬次。
但郝建業并非傳統意義上的學院派創業者。他曾先后出任華為決策推理實驗室主任、華為大模型算法實驗室主任、華為醫療軍團技術總裁，被公認為華為決策智能方向的首席專家，手頭孵化過多個百億級的產業項目，并創造了數百億元的經濟效益。
其核心團隊一脈來自華為、阿里、騰訊等頂尖大廠，主導過千億參數大模型的研發與Agent的規模化落地；另一脈則匯聚了國內強化學習領域最具代表性的科研力量，具備從算法到產品的全鏈路閉環能力。
記憶是智能的靈魂
在郝建業看來，大模型若不能跨越從“存儲”到“記憶”的鴻溝，就永遠只是高效的搜索引擎，而非真正的智能伙伴。
AI通過數以百億計的書籍、圖片和視頻數據完成了海量知識的“輸入”，但僅僅擁有海量知識儲備的AI仍然稱不上擁有完整“人格”的人類智能。
記憶，卻意味著持續“了解”與“內化”，能夠帶來真正的信任。
在AI的漫長進化史上，MemoraX AI想要成為那個讓機器真正“記得”人類的起點。
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