天津北方网讯：2026 年，一支以天津城建大学为主，横跨艺术、计算机、投资学等专业的跨学科学生团队，凭借一套以认知科学为底层逻辑的 AI 记忆系统，跻身 LoCoMo 全球商业记忆基准头部。
从工程思维到认知科学
" 如果只懂工程，做出来的记忆系统只是冰冷的数据存储。" 湖川团队首席科学家时若洋博士说。人的记忆不是一段录像，而是一次次动态的重构，带着情绪、叙事和成长。湖川要做的是用认知科学的逻辑替代纯粹的工程师思维，重新定义 AI 该如何记住一个人。
大多数 AI 在对话里近乎失忆，因为它们把一切塞进同一张用户档案。湖川让 AI 拥有自己的 " 记忆生命线 "：多轮对话中，系统自动把 " 用户说过的话 " 和 "AI 自己认知到的话 " 分开存放、双向独立归档。这一机制使 AI 在多轮、多人交互中保持独立的认知体系，避免记忆错乱。
传统记忆系统通常只记录事实和偏好。湖川搭建了 " 十维 " 结构，将情绪、观点、关系、成长一并纳入，复刻人类记忆的感知边界；再配以 " 四轴 " 筛选机制，对记忆做重要性分级——重要内容长期沉淀，次要内容自动淡化，过时内容迭代更新。
记忆带与记忆链：让记忆持续进化
记忆不是写死的档案。团队设计 " 记忆带 " 与 " 记忆链 "，用于解决长期交互中的三类问题：旧信息污染新判断、冗余信息堆积、以及随用户成长而失效。该机制使 AI 的记忆能随用户长期偏好与认知变化持续更新，而非停留为静态数据。
大模型普遍分不清 " 已知、未知、不确定 " 三种状态的界限，要么自信编造，要么含糊回避。湖川将应答划分为三种状态：确定的直接应答，模糊的主动求证，未知的明确拒答。在 " 答对 " 与 " 答错 " 的二元逻辑之外，开辟了第三条更稳妥的交互路径，有效降低幻觉。
在 Backboard 发布的 LoCoMo 全球商业记忆基准上，湖川以同协议、同模型、全闭卷的条件取得 92.79%（1429/1540），领先官方基准 90.00%，也超过 Memobase 的 75.78% 和 Zep 的 75.14%；在 LongMemEval 长文本记忆评测中，湖川以 88.2% 的成绩远超 ChatGPT 的 57.7%（同评测口径）。凭借这组数字，湖川稳居 LoCoMo 全球头部。
" 这些数字不是炫技。"CEO 李一坤说，" 记忆系统要成为基础设施，成本必须低到硬件厂商能接受，延迟必须低到用户感知不到，否则它只是一个学术 demo。" 数据说明，湖川的优势不在基座算力堆砌，而在那套可被工程固化、被 API 输出、被反复商业变现的记忆架构本身。
" 严格来说，我们现在连公司都还没有。" 李一坤语气平静，" 但先有东西，再有组织，在技术领域其实挺正常的。" 一支没有公司、没有融资、零薪酬的队伍做到赛道头部，在他看来，这件事本身说明方向值得被认真对待。
