（来源：上观新闻）
具体做法分四个🐥阶段：首先，把👩⚕️🇧🇬零散的情节性记忆💃（episo🇺🇲📵dic，具体的事💆♂️👣件）通过聚🧕💂♀️类提炼成语义🦈模式（s🦙🏹ema♟️ntic，🎊通用规律）；🏹其次，对🇩🇯每个语🏺义模式计算置信度🧷（要求至➖少5条证据支撑🔀☄，且置信度公🔆🥮式考虑证据量和🌻🏠偏离均值的程度👨👩👧👧🍕），只保留🧔🌒置信度≥0.7的♉🍙模式；🍉然后，⌛💇♂️基于这些结构化🙇♀️🥠模式，用模板👙🏔生成自然语言"软👮提示"（soft🙋 prom🎒🇯🇪pts），👏ℹ无需调用🇫🇮任何LLM⚛🍥，零额外©计算成本；最后🎈，在每次新对👱♀️🏙话开始时，把这些🧠🕹软提示自动注入🃏❎到系统上下文里🇬🇷🕵️♀️（上限150🥚🐅0个词🉐♉元），让A🦓🕧I的行🙆♂️⏳为在不知🇲🇴不觉中被过去的经🚖🤼♀️验塑造🇪🇪。
。水是生态修复的🇦🇬🇺🇸最大瓶🚋🇺🇲颈🇬🇧。第二个💨2️⃣测试是让V4🔉🌽 Pro用P🌭ython🈁🇦🇼写一个本⚪🕴地命令行工💢具，用于管理每🌍⛵天收集的AI🌝📽行业新闻线😤索，要求不💇♂️联网、不调用🧰👨👩👧👦API，具备🌽新增、查看🎼🍸、筛选、去重、😗🏯自动打↔🇦🇶新闻价🥫值分并导💐🇻🇨出markdo🇸🇪🥑wn日报等功🚒🎨能😒🇬🇶。
