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同样重要的是，我们必须意识到：创造力无法被简化为数学或科学问题。算法与数据永远无法告诉我们「应该创造什么」。在这个被数据淹没的时代，我们很容易想让它回答所有创意上的问题。但它不会——因为它做不到，我们也不该这样要求。
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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”。