ChatGPT重大更新，能翻出所有歷史對話，網民被AI聊破防了

機器之心報導

編輯：澤南

終極個人 AI 助理初現雛形。

今天淩晨，OpenAI 的 CEO 山姆・奧特曼突然發推說自己睡不著了，因為有重要新功能要推出。

很快，OpenAI 就正式發佈了一個令人期待的新功能。

從今天開始，ChatGPT 在每次開啟對話中都可以參考你過去的所有聊天記錄，提供更加個性化的回覆，並在建議中能夠根據你的喜好和興趣進行優化。有網民誇張地說，它現在知道關於你的一切，甚至包括你對話中產生的所有想法。

這意味著 ChatGPT 可以隨著時間的推移更多地瞭解用戶，越用越聰明，更加個性化，不再只是個無情的事實檢查工具。該說不說，其實現在你開啟以後，它已經能夠回憶以前的對話內容了。

不久前，OpenAI 添加了一項名為「記憶」的功能，允許保留有限數量的信息，並用於未來的響應。用戶通常需要明確要求 ChatGPT 記住某些信息才能觸發此功能，儘管 AI 偶爾也會嘗試猜測應該記住什麼。當某些信息添加到其記憶中時，系統會顯示一條消息，提示其記憶已更新。

今天宣佈的新改進還不止於此。訪問此功能後，你會看到一個彈出窗口，上面寫著「推出新改進型記憶能力」。

ChatGPT 的界面上以前有一個複選框用於啟用或禁用記憶追蹤，現在則有兩個複選框。「參考已保存記憶」是舊的記憶功能，它是一個容量有限的重要信息庫。第二個是新功能：「參考聊天記錄」，這使得 ChatGPT 能夠使用所有之前的對話作為上下文，並相應地調整新回覆的內容。

與舊版保存記憶功能不同，聊天歷史記錄功能保存的信息無法訪問或修改，只能選擇開啟或關閉。

從覆蓋範圍來看，新的記憶功能首批會向 ChatGPT Plus 和 Pro 用戶推出，不過 OpenAI 仍然需要在未來幾週內逐漸部署。部分國家和地區（英國、歐盟、冰島、列支敦士登、挪威和瑞士）尚未納入此次推廣範圍。

OpenAI 表示，這些新功能將在稍後面向企業版、團隊版和教育版用戶推出，具體日期尚未公佈。該公司尚未透露任何面向免費用戶的計劃。

新功能發佈之後，人們紛紛進行了嘗試。簡單來說，從開啟功能的一刹那觀感就變了，ChatGPT 不再會和你簡單地打招呼，而是變得跟你很熟悉的樣子：

很多人問 ChatGPT「我前幾天在搞哪些項目？」，AI 自然可以分門別類，對答如流。也有人在問，告訴我一些關於我的意想不到的事情，它會喚醒你一些死去的記憶：

那麼讓 ChatGPT 說出你以前最尷尬的事情呢？說出來讓人有點破防：

看起來，大家對大模型擁有這樣的記憶能力紛紛表示震驚。

機器學習社區中有人表示，這是對話系統的一個飛躍，或許會成為技術發展的拐點。如果你正在尋求適合特定情況、個性和偏好的答案，它可以顯著提高 ChatGPT 的實用性。從更高的角度看，長期記憶能力也在把 ChatGPT 從一次性工具變成真正的助手。或許在不遠的未來，它會比你更懂你。

OpenAI 研究科學家、AI 德撲 AI Libratus 發明者 Noam Brown 則表示，記憶能力標誌著大模型應用互動範式的轉變。

不過也有人在測試後指出，目前的記憶功能也存在一些缺陷，比如它仍然存在大模型幻覺的問題，有可能會一本正經地輸出不存在的記憶。另外，ChatGPT 還沒法把對話日期和記憶做好準確對應，這是以前 memory 功能就已經存在的問題。

分享了帳號的網民在測試了新功能後也表示不好接受：

從技術角度來看，大型語言模型（LLM）通常使用兩種類型的記憶：一種是在模型訓練過程中嵌入到 AI 模型中的數據，另一種是上下文記憶（對話歷史記錄），它會在會話期間持續存在。通常情況下，一旦開始新的會話，ChatGPT 等大模型就會忘記你在對話中告訴過它的內容。

但對於大模型應用來說，人們總是期待 AI 能夠實現長期記憶，從而更加智能。許多項目都嘗試賦予 LLM 超越上下文窗口的持久記憶。這些技術包括動態管理上下文歷史記錄、彙總壓縮先前的歷史記錄、鏈接到外部存儲信息的向量數據庫，或者簡單地定期將信息注入系統提示（如 ChatGPT 在每次聊天開始時都會收到的指令）等等。

而在目前的 ChatGPT 長期記憶能力，很可能使用了檢索增強生成（RAG），它能夠在生成響應之前引用訓練數據來源之外的知識庫，而無需重新訓練模型。對於大模型提供者來說，這是一種經濟高效地改進 LLM 輸出的方法，它讓 AI 可以在各種情境下都能保持相關性、準確性和實用性。

與此前版本的記憶功能一樣，用戶也可以完全禁用 ChatGPT 的長期記憶功能（打開一個類似於 ChatGPT 的隱身模式），並且它不會用於帶有臨時聊天標誌的對話。

值得一提的是，在 ChatGPT 記憶功能發佈的同時，OpenAI 也放出了一段 46 分鐘的採訪影片，其中山姆・奧特曼與 GPT-4.5 項目核心成員 Alex Paino、Daniel Selsam 和 Amin Tootoonchian 展開對話，聊了聊最新大模型的訓練過程和未來的發展方向。

有人對其中重點進行了總結：GPT-4.5 的項目曆時兩年，其目的是使新模型比前代（GPT-4）智能程度提升 10 倍左右。在這一代模型上，OpenAI 使用的訓練算力從幾萬 GPU 提升到了十萬級的 GPU，這就帶來了大量未預見的問題。

雖然一直以來，Transformer 架構能夠有效地從數據中學習，但 OpenAI 現在訓練大模型的瓶頸似乎不是算力，而是數據，未來的進展取決於采樣效率更高的算法；訓練 GPT-4 現在只需要 5-10 人；下一代大模型的訓練預計將有 1000 萬次以上的 GPU 運行，不過過程可能是「半同步」或分佈式的。

OpenAI 表示，在開發過程中，GPT-4.5 模型展現出了一些此前未明確規劃的細微能力，該項目的結果最終驗證了現有的「擴展定律」。

展望未來，OpenAI 團隊討論了更大規模訓練的潛力與挑戰，假設會用到百萬級的 GPU。他們還談到了預訓練階段與模型推理能力之間的關係、數據質量的重要性以及當前硬件的限制。

參考內容：

https://x.com/sama/status/1910334443690340845

https://x.com/polynoamial/status/1910379351759347860

https://www.youtube.com/watch?v=6nJZopACRuQ

https://arstechnica.com/ai/2025/04/chatgpt-can-now-remember-and-reference-all-your-previous-chats/