最近關注到某AI系統的大版本迭代，初看還以為是常規功能優化，深入了解後發現邏輯完全不同。這次的核心轉向不在表面的人性化調優，而是直接重構底層架構。特別值得注意的是，他們把記憶機制升級成了系統級能力——通過向量庫技術來存儲和調用上下文信息，這樣做的好處是讓模型的認知連貫性和長期理解能力有了質的提升。這種從應用層優化轉向基礎設施級別的升級思路，在AI生態迭代中還是比較少見的。