投资界获悉，深圳忆纪元科技有限公司（下称 "MemoraX AI"）宣布完成千万美元种子轮融资，本轮由 L2F 光源创业者基金、钟鼎资本联合领投，知名投资人及产业方共同参与。
低调起步的 MemoraX AI，坐落在深圳南山，聚焦于大模型个性化记忆赛道，而这笔融资距离公司成立也才过去一个月。身后掌舵者是一位 85 后教授——郝建业，他早年在海外留学，后在 2015 年回国加入天津大学，曾在华为任职多年。
眼下，大模型正处于从通用能力竞赛，转向个性化深度交互的关键转折点。亦如一位投资人所言：" 谁解决了记忆，谁就拿到了通往下一程的船票。"
从大学教授到华为
他要解决大模型 " 失忆症 "
郝建业，2004 年考入哈尔滨工业大学计算机科学与技术专业，本科期间最早接触的方向是图像处理和模式识别。他曾回忆这段经历时表示，" 尽管对 AI 没什么认知，但兴趣就是在那个时候萌芽的。"
直到 2015 年，郝建业回国加入天津大学，这一年正值 AlphaGo 横空出世，掀起一波新的强化学习浪潮。当时强化学习中文社区和资料还比较少，郝建业在天津大学主导成立了深度强化学习实验室，是国内最早从事该方向的科研团队之一。
身为天津大学菁英教授、国家优青、全球前 2% 科学家，郝建业的学术成就令人印象深刻：近两年在 ICML、NeurIPS、ICLR 三大顶会的成果产出全球排名前 10，谷歌学术引用超 1.5 万次。
郝建业并非传统意义上的学院派创业者。回看职业生涯，他还曾先后担任华为决策推理实验室主任、华为大模型算法实验室主任、华为医疗军团技术总裁，是华为决策智能方向的首席专家，也主导过从 0 到 1 孵化多个重量级产业项目，参与创造了数百亿元经济效益。
目睹着 AI 浪潮带来的产业革新，郝建业萌生了创业的念头，于是在今年 3 月正式成立 MemoraX AI，落户于深圳南山区，聚焦于大模型个性化记忆赛道。
与此同时，MemoraX AI 也迅速集结了一支 AI" 梦之队 "，主要来自两大体系：一部分是华为、阿里、腾讯等头部大厂的核心技术负责人，负责过千亿级规模大模型研发与 Agent 落地；另一部分则是国内强化学习领域的头部研究力量，兼具算法创新与产业落地经验，合作成果在自动驾驶、游戏 AI、推荐搜索、具身智能等工业级场景大规模落地。
那么 MemoraX AI 选择了一条怎样的路径？通过自主研发的 Agentic RL（智能体强化学习），MemoraX AI 将记忆能力内化进模型，从而解决大模型 " 失忆症 "。具体来看，其核心能力主要围绕三个维度展开：
第一，记忆的持续进化能力。记忆不再是静态存储的信息集合，而是在交互中持续被理解、更新和重组的过程，从而实现随时间积累、随反馈修正、随场景迁移。
第二，记忆的精准召回能力。解决了传统方案 " 记忆碎片化、检索不精准 " 的痛点，在最新的文本类记忆测试集 LoCoMo-Refined 上大幅领先第二名 30%，模型训练效率提升 400 倍。
第三，记忆的泛化复用能力。能够实现跨场景的记忆复用，可以在下一代智能交互、企业级知识管理、个性化数字陪伴、AI Coding 、新一代智能终端等场景中快速适配。
由此一来，AI 不再只是信息检索者，而是能像人类一样主动学习、提炼沉淀、动态更新记忆。
AI 记忆范式革命
为何 AI 一定需要长期记忆？
众所周知，最近几年大模型行业几乎把所有注意力，都集中在参数规模、多模态、推理能力和算力效率上，但实际却忽略了一个残酷事实：Agent 会 " 忘事 "。
例如用户昨天刚说过的偏好，今天就被答错，背后的根源在于记忆系统本身没有学会如何稳定写入信息、正确检索信息、可靠利用信息。
毫无疑问，下一代记忆系统的核心能力突破，不仅在于把用户信息存下来，更在于在动态交互过程中，实现对上下文的精准感知、对信息的高效压缩与提纯、对记忆的动态召回与灵活组装，以及面向用户长期偏好的自适应进化。
而 Agentic RL 正是实现上述高阶记忆能力的关键技术路径。凭借于此，MemoraX AI 的软硬一体的商业布局也清晰浮现。
其中，在 To B 端，MemoraX AI 的标准化记忆模块可赋能智能客服、企业知识管理、金融医疗法律等专业领域，打破重复问询的痛点，实现精准服务；To C 端，瞄准的是个人智能助手这一锚点，打破当前通用 AI 助手 " 千人一面 " 的同质化困境，打造 " 千人千面 " 的专属智能伙伴，能够深度镌刻用户的习惯偏好、学习节奏与工作诉求。
据透露，预计在未来 12 个月内，MemoraX AI 将推出面向 B 端企业知识管理与 C 端个性化交互的首批标准化记忆产品，实现记忆训练效率与精准度的指数级提升。
L2F 光源创业者基金创始合伙人郑烜乐表示：" Memory 系统是 Agent 最核心的基础设施能力之一，直接决定了 Agent 体验与交付能力的上限。无论是陪伴类、效率工具类的 Agent 软件赛道，还是以 AI-native features 为核心价值主张的硬件战场，构建可靠、长期、稳定的 Memory 能力，都是当下 AI 应用层最亟待突破的瓶颈——而这一问题的本质，正是如何让模型在动态交互中持续学习与自我更新，这也正是 MemoraX AI 所专注解决的核心命题。创始人郝建业教授深耕 RL 领域多年，在学术界与工业界均有极强的 track record，我们相信他是将这一方向从研究真正推向产品落地的最佳人选。正因如此，光源在 MemoraX AI 正式成立之前便深度参与了项目的构建与孵化。"
而在郝建业看来，大模型若不能跨越从 " 存储 " 到 " 记忆 " 的鸿沟，就永远只是高效的搜索引擎，而非真正的智能伙伴。
" 通过让 AI 拥有真正的记忆能力，不仅在推动技术进步，更在重新定义人与 AI 的关系，让 AI 从冷冰冰的‘工具’进化为有温度、有智慧、有记忆的‘伙伴’。毕竟，记忆才是智能的灵魂。"
本文来源投资界，作者：刘博，原文：https://news.pedaily.cn/202604/563253.shtml
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