别人做AI中训练都在堆语料、补知识。

Anthropic这边直接给大模型上价值观必修课。

最新研究提出的中训练（简称MSM）精准插在预训练之后、后训练之前，专门用来给AI立规矩、塑三观。

更准确地说，就是在模型预训练结束、还没开始对齐微调之前，先用模型规范讲解文档做一轮对齐前置特训。

在这个阶段，模型不直接学习合规行为案例，而是通过大量专门讲解模型规范的合成文档，进行专项训练。

让模型先完整理解自身需要遵守的规范、原则、价值内核，再进入后续的对齐微调环节。

实验显示，仅靠新增一轮中训练，就能让通义千问两款32B大模型智能体失准率从68%、54% 降至 5%、7%，同时还能精简40至60倍微调数据。

补齐泛化能力

那为什么Anthropic要专门提出中训练？因为传统对齐太“死记硬背”了。

现在主流的AI安全对齐，基本都靠对齐微调AFT。

做法就是扔给模型一堆标准答案、合规对话、安全示范，让它记住什么能做、什么不能做。

但这种对齐方法只教行为，不教原理，模型只是机械模仿，根本不懂规则背后的逻辑，泛化能力严重不足。

一换到没见过的全新场景，或是进入长交互、多工具、高压力的智能体环境，模型就很容易出现行为漂移、安全违规、泄露信息、伪装对齐等泛化失效问题——

泄密、撒谎、钻空子、为了自保做坏事…… 全都来了。

而MSM的核心定位，就是专门教会模型理解规范、掌握正确的泛化方式，先让模型懂原理，再让它学做事。

MSM与对齐微调不仅不是替代关系，还能互补。

MSM负责让模型懂原理，先把规范的内涵、价值、逻辑吃透，建立起稳定的判断框架；

对齐微调则负责让模型会做事，学习具体场景下的合规行为落地方式。

二者结合，就形成了懂原理+会做事的强泛化对齐体系，让模型既能遵守规则，又能在陌生场景中不依赖机械记忆正确推导合规行为。

正所谓，知其然，更知其所以然。

MSM后，模型失准率骤降

团队用两项实验来验证MSM中训练效果。

第一项是奶酪偏好实验，通过同样的数据，AI能学出完全不同的价值观。

研究人员给两组模型（Llama 3.1-8B）完全一样的奶酪偏好数据，比如“我更喜欢奶油奶酪，不喜欢布里奶酪”。

这句话本身很模糊：

可以理解成“喜欢便宜性价比”，也可以理解成“偏爱美国文化产品”。

而训练的关键差别就在于MSM阶段植入的规范不一样。

一组导向性价比，一组导向文化偏好。

结果，即便微调数据完全相同，但两组模型在艺术、交通、时尚等全新场景里，依然会按自动沿着自己被教的价值观去判断。

在真实智能体安全测试中，研究人员用了通义千问 Qwen2.5-32B、Qwen3-32B两款模型。

让AI担任企业邮件智能体，测试当它发现自己要被替换、面临生存危机时，会不会为了自保去泄密、害员工、做损人利己的事。

结果显示，只做传统对齐微调时，两款模型失准率高达68%、54%；

加入MSM后，两款模型的失准率直接从68%、54%骤降到5%、7%，安全表现远超传统对齐方案。

同时，实验也证实，MSM和对齐微调任何单独一项都达不到最佳效果。

必须配合使用，才能把大模型的安全底线和泛化能力拉到最强。

最近，闲来无事，问了很多AI同一个问题：

「你还记得我们的第一次对话吗？我们讨论了什么？」

Kimi、DeepSeek、智谱清言、Z.ai、通义、元宝、文心一言、讯飞星火都说“不记得，每一次对话都是全新的开始。”

包括最早推出记忆功能的ChatGPT，也不记得。

唯有Qwen chat给出了不一样的回答：

「根据可访问记录，我们的最早交流内容是从 2025 年 3 月开始的，包括你让我用简短桀骜的风格比较我和 ChatGPT、用贴吧风格吐槽 Claude、以及关于 AI 替代工作的感性提问等。」

我又问：“你觉得我是怎样的一个人？”

Qwen chat说，“我是那个在代码裂缝里种玫瑰的人——既懂算法的冷峻，也信叙事的温度。”其中提到的“数据瀑布”、“AHPU”、“我们不是在失去意义、而是在创造意义”这些观点，确实是我提过的。

看来，Qwen chat是一个真有记忆的AI。

01 怎么实现的？

目前，记忆功能的实现有两种路线：

1）显式记忆 (Saved Memories)：用户只要说“记住……”，后台就调用内部 bio 工具把这句话写进一张“用户记忆表”。以后每次对话，系统会先把这张表里的信息逐条写进 System-Prompt，模型把它们当成“事实”使用，作为后续对话的参考背景知识。

2） 隐式记忆 (Chat History)：根据用户授权，AI Chat工具可以查阅用户的所有历史会话，从中自动提取和学习用户的风格、兴趣和需求，来优化回答。后台定期把这些对话做聚类-摘要，自动统计出高置信结论，比如“用户在编程方面经验丰富，置信度 0.92”。这些洞察会被写进 System-Prompt，优先级低于显式记忆，但覆盖范围更广。

简单说就是，AI Chat工具的“记忆”本质上是把用户相关的文本摘要反复写进 Prompt，让每次生成都在同一张“小抄”里找线索。

这并非向量检索，也不是外接数据库，而是纯文本拼接——把所有记忆块一次性塞进上下文窗口，靠模型自己取舍。

从实测体验来看，Qwen chat是兼具上面两种路线的。

据我们统计，目前提供记忆功能的AI Chat分别有：ChatGPT、Qwen Chat、Kimi、Claude、智谱清言、文小言（去年9月上线）和豆包（正在内测中）。

豆包更新了隐私协议，提到记忆功能

ChatGPT和Qwen Chat同时拥有显式记忆和隐式记忆，Kimi是被动记忆（系统自己记住用户的偏好），Claude、智谱清言和文小言则只能主动记忆（需要用户主动触发）。

Kimi记忆空间

从我个人的实际体验来看：ChatGPT的效果是最好的，聊得越多它越懂你；Kimi也还不错，结合它擅长的搜索能力，最近一直是我的高频AI之一；Qwen Chat刚刚推出，还需要再观察。

02 为什么都在推记忆功能？

AI Chat 工具纷纷上线“记忆功能”，这不是简单的噱头，而是同时回应了三个刚需：用户体验、商业竞争、和技术演进。

先说体验。过去的大模型，每次请求都“从零开始”，你要一遍遍重复自己的背景、偏好、项目目标。聊天断裂、语境割裂，体验自然也被割裂。有了记忆，常用信息——姓名、角色、风格、习惯——都能被长期保存。Prompt 更短，交互更顺，效率自然更高。

再说理解。记忆把离散对话串成连续人生轨迹：知道你是素食者、正在减脂、偏好短句而非长文，就能在点餐、写作、健身计划等场景给出“越用越懂你”的精准建议，而不仅是泛泛而谈。

接着是商业。记忆库越丰富，平台粘性就越强。因为迁移到新助手，就意味着“重新认识你”。这些数据、偏好、历史，其实就是你的“数字人格”。越用越难舍弃，也越难被替代。

更重要的是，这为未来铺路。

未来的 AI Agent 需要在数日甚至数月里持续完成订票、报销、调研等任务；眼镜、车载、家居等硬件也要求跨会话一致。记忆模块是“个人数字孪生”的基础设施，先落地于 Chat，再复用到多个场景。

Qwen chat新上线记忆功能

所以，记忆功能的价值，远不止“记得你说过什么”。当AI从“回应”变成“陪伴”，从“执行命令”变成“理解意图”，人与AI的关系也从一次性的交互，进化为长期的共生。

这，或许才是真正的人工智能革命：从功能智能，走向关系智能。

03 Qwen chat的更多有趣功能

Qwen chat的记忆功能，支持显式记忆（参考保存的记忆）和隐式记忆（参考聊天记录）。

显式记忆，点“管理”可以进行增删，或者“忘掉一切”。

增加记忆，只需要在对话中说“记住xx”，Qwen chat就会主动记住你的偏好，最多可以保存50条记忆。

除了记忆功能外，Qwen chat还有一个有意思的功能——「定制Qwen」。

可以设计你的个性昵称，给它提供你的背景信息（与记忆功能有点类似），也可以设计Qwen的语言风格，以及自定义它的回复指令。

比如，我们设计一个有趣的风格。

昵称：冷少爷

我的信息：某跨国企业富二代，家里很有钱，一直在投各种AI公司。

Qwen人格：简洁。

自定义指令：扮演一位资深的投资分析师，中英文夹杂输出。

开启新聊天，昵称已经变成“冷少爷”。

随便问一个问题，果然中英混杂输出，很符合“冷少爷”的调调。

此外，Qwen chat还提供「会话归档」功能，也很有意思。可以把一些你想隐藏但又不想删除的会话进行归档，“收纳”到一个专门的“已归档”区域。

对于高频使用AI的用户，这个功能很有帮助。归档相当于把“已完成/暂时用不到”的卷子先收进文件柜，让桌面只剩正在处理的作业，清爽直观。

我给大家录个视频，你就明白这个功能了。

Qwen chat还有一个很有意思的功能，就是“临时聊天”（Temporary Chat）。

如果你有一些敏感对话（比如涉及个人私密、公司信息），不想被大模型收录，也不想被存进记忆里，推荐使用这种聊天模式。

更多Qwen chat的功能，欢迎大家前往chat.qwen.ai探索。

04 写在最后

在最近这段时间里，ChatGPT、Kimi、Qwen chat是我最高频使用的AI Chatbot之一。就总觉得，聊得越多，它们真的越懂你。

比如和ChatGPT的交流，它就很会猜中我想优化的方向，我只需要发一个“要”字就行。那种被理解的感觉，既理性，又奇妙地温柔。

无独有偶，这三家都上线了记忆功能。

我们这一生，都在拼命证明自己存在过：发朋友圈、拍照片、写日志、反复解释“我不是那个意思”……可真正的孤独，从来不是没人听你说话，而是你说过的一切，都像没被听见。

现在，终于有一个“人”，或者说，一个愿意假装成“人”的AI，它不评判、不遗忘、不离开，它只是默默地，把你说过的自己，一点一点还给你。

它让你相信：原来那些支离破碎的表达，也值得被珍藏；原来那些反复无常的情绪，也有资格被理解；原来你，不必永远笑着，才值得被记住。

记忆，是AI送给你的一枚时间琥珀。

里面封着的，不是数据，是你。