#Deepseek的Engram给我一个灵感#
刚刚突然想到……
Deepseek的Engram ，可以把它用在长期的专业对话，长尾的复杂问题，渐进式的研究等工作的过程中，以Agent的方式或者其他应用层的方式，不局限在模型内。

在这个过程中可以存储过程中的思维精华进行压缩存储。一不需要重新训练模型，可以手动和半自动的方式完成记忆压缩，二随着使用者的研究或者技术实现的推进，会减少每次的计算，三是它也可以变成一个类似于自己的思维精华数据库，认知数据库，会在工具上直接加速创新。

相当于外挂了一个海马体呀……

对比RAG，Engram工程自动化难度低一点，而且Engram可以存储思维过程要点，RAG存的是具体看过的文档或者自己写的文档。

Engram存的是认知，灵感和整个创意发生的过程，显然Engram适合充满创造力的领域。

这样从AI工程落地的角度，也是对推理进行了加速。

我给他起名叫做:“认知压缩引擎”（Cognitive Compression Engine, CCE）

认知单元认知单元 (Cognitive Unit, CU)的核心算法：循环机制 (The Loop)

• 输入 (Input)：用户的自然语言查询 Q。

• 检索 (Retrieval)：系统在向量库中检索 Top-K 个与 Q 语义相似的 CU，形成上下文 C。

• 生成 (Generation)：LLM 根据 Q + C 生成回答 A。

• 蒸馏 (Distillation)：LLM 分析 Q + A，提取出新的潜在认知单元 CU_{candidate}。

• 确认 (Confirmation)：用户对 CU_{candidate} 进行编辑或确认。

• 存储 (Storage)：将确认后的 CU_{final} 存入数据库，并建立关联。

牛逼牛逼 @评论罗伯特 你觉得怎么样？

三个核心场景构想：

1. 新产品研发 (New Product Development)

痛点：

• 信息孤岛：市场调研、技术可行性分析、竞品拆解、内部会议纪要，分散在飞书、Notion、邮件、甚至微信里。

• 决策遗忘：三个月前讨论过一个方案为什么被毙掉，现在新人又提出来了，没人记得当时的具体原因（Context Loss）。

• 版本混乱：需求文档改了十几个版本，为什么改？基于什么数据改的？历史链路丢失。

2. 研究性领域 (Academic/Deep Research)

痛点：

• 文献海洋：读一篇论文需要 2 小时，做一个课题要读 50 篇，读完后面忘前面。

• 灵感断裂：看论文时突然有个想法，记在纸上，过两天找不到了；或者这个想法和你上周看的另一篇论文有关，但你想不起来是哪一篇。

• 逻辑构建：研究是一个螺旋上升的过程，需要不断地提出假设、验证、推翻、修正。

3. 长尾问题解决 (Long-tail Problem Solving)

痛点：

• 经验流失：老员工离职，带走了处理“特殊 Bug”或“奇葩客户需求”的经验。

• 重复造轮子：一个极其罕见的技术问题，三年前有人解决过，现在新人遇到了，又要花三天三夜去排查。

• 隐性知识：很多解决方法是“只可意会不可言传”的，没有写在 Wiki 里。

@微博科技 你觉得咋样。