AI摘要：这项由卢森堡大学SnT研究中心领导的研究发表于2026年2月，论文编号为arXiv: 实验使用了多个大规模数据集进行测试，包括C4网络语料库、WikiText维基百科文本和LAMBADA长文本理解任务。 当你听到「明天可能会下...」
当你学会骑自行车后，即使多年不骑也不会忘记，但同时你还能继续学习开汽车。然而，对于人工智能来说，学习新技能往往意味着忘记旧技能，就像一个只有一间房的仓库，每次放入新东西就必须丢掉旧的。这种现象被称为「灾难性遗忘」，一直是人工智能领域的顽疾。
这项由卢森堡大学SnT研究中心领导的研究发表于2026年2月，论文编号为arXiv:2602.22479v1。研究团队提出了一种名为TRC?（丘脑路由皮质柱）的全新架构，首次在人工智能系统中实现了类似人类大脑的持续学习能力。有兴趣深入了解的读者可以通过该论文编号查询完整论文。
这项突破性研究解决的核心问题直接关系到我们日常生活中遇到的智能设备。现在的语音助手、翻译软件或推荐系统在学习新内容时，往往会「选择性失忆」，忘记之前学过的知识。而TRC?架构就像给AI装上了一个既能存储旧知识、又能快速学习新知识的「智能大脑」，让机器真正具备了像人类一样的学习能力。
研究团队从人类大脑的工作原理中获得灵感，特别是大脑皮质和丘脑的协作机制。在人脑中，丘脑就像一个智能调度员，决定哪些信息应该传递到大脑皮质的哪个区域进行处理。而皮质则像不同的专业部门，各自负责处理特定类型的信息。TRC?正是模仿了这种精妙的分工合作模式。
一、智能路由系统：如同大脑中的交通调度员
TRC?架构的核心创新在于其独特的路由机制，这就像在AI系统内部建立了一套精密的交通管理系统。传统的AI模型处理信息时，就像所有车辆都必须通过同一条道路，容易造成拥堵和混乱。而TRC?则构建了一个智能的交通网络，能够根据不同类型的信息选择最合适的处理路径。
具体来说，这个系统包含了多个「皮质柱」，每个皮质柱就像一个专门的处理部门。当新信息到达时，「丘脑路由器」会分析这些信息的特点，然后智能地决定将它们分配给哪些皮质柱处理。这种分配不是随机的，而是基于信息的内容特征和当前的处理需求。
更巧妙的是，这个路由系统还具有「时空连续性」意识。就像人类在处理连续对话时，大脑会保持上下文的连贯性，TRC?的路由器也会考虑信息的时间序列关系，确保相关联的信息被分配到相近的处理单元。
这种设计的最大优势在于实现了「稀疏激活」。在任何时刻，系统只需要激活必要的皮质柱，而不是像传统模型那样调动所有计算资源。这不仅提高了效率，更重要的是为新旧知识之间建立了天然的隔离屏障，大大减少了学习新知识时对旧知识的干扰。
二、预测机制：未卜先知的学习策略
人类之所以能够高效学习，很大程度上依赖于大脑强大的预测能力。当你听到「明天可能会下...」这样的句子时，大脑已经在预测接下来的词可能是「雨」或「雪」。TRC?系统同样具备了这种预测能力，这成为其持续学习能力的重要支撑。
系统中的预测模块通过分析已有的信息序列，不断尝试预测下一个可能出现的信息。这种预测过程就像一个经验丰富的天气预报员，能够根据当前的云层状况预测未来几小时的天气变化。当预测结果与实际输入存在差异时，系统就会重点关注这个「意外」，将其作为重要的学习信号。
这种基于预测误差的学习机制非常符合人类大脑的工作原理。当我们遇到意料之外的情况时，往往印象特别深刻，学习效果也特别好。TRC?正是利用了这一原理，通过预测误差来指导学习的方向和强度。
预测模块还具备自适应调节功能。当系统遇到熟悉的信息类型时，预测会相对容易，学习的调整幅度较小。而面对全新的信息类型时，预测误差会较大，系统就会加大学习力度。这种动态调节机制确保了系统既不会过度学习熟悉内容，也不会忽视新颖信息。
三、记忆整合：新旧知识的和谐共存
传统AI系统在学习新知识时面临的最大挑战是如何处理与旧知识的关系。就像一个图书馆，如果每次增加新书都要重新整理所有书籍，不仅效率低下，还容易搞乱原有的分类系统。TRC?通过创新的记忆整合机制巧妙地解决了这个问题。
系统设计了一个类似人类海马体的联想记忆模块，能够将新学习的知识与已有知识建立关联。这个模块使用现代霍普菲尔德网络技术，就像一个智能的图书管理员，能够根据内容特征自动将新知识与相关的旧知识建立索引关联。
当系统接收新信息时，联想记忆模块会快速检索相关的已有知识，然后通过「门控读出」机制决定如何整合这些信息。这个过程就像一个有经验的编辑在修订百科全书，既要确保新内容的准确性，又要保持与现有内容的一致性。
特别值得注意的是，TRC?采用了「块级传播」策略来处理长期依赖关系。这种策略将信息处理分成若干个时间块，在块内进行细致的因果分析，在块间进行高层的语义传播。这样既保证了处理效率，又维护了知识体系的整体连贯性。
四、快速矫正通路：学习中的实时调整
即使是最优秀的学习系统，在面对复杂多变的环境时也需要具备快速调整的能力。TRC?系统特别设计了一个「小脑式快速权重矫正器」，专门负责处理学习过程中的实时微调需求。
这个矫正器的工作原理类似于人类小脑的功能。小脑主要负责运动的精细调节，当我们学习新的运动技能时，小脑会实时监控动作的准确性，并进行微小但关键的调整。TRC?的矫正器同样监控学习过程中的细微偏差，通过低秩矫正的方式进行实时调整。
这种设计的巧妙之处在于，矫正过程不会影响系统的主体参数，就像给汽车加装助力转向系统，提高了操控的精确性，但不会改变汽车的基本结构。这确保了快速学习的同时，不会破坏已经稳定的知识结构。
矫正器还具备自我监控功能，能够评估当前的学习状态和效果。当检测到学习效果不佳时，会自动调整矫正的强度和方向。这种自适应机制使得系统在面对不同类型的学习任务时都能保持最佳的学习状态。
五、实验验证：真实世界的考验
研究团队设计了一系列严格的实验来验证TRC?系统的实际效果。这些实验就像给新开发的汽车进行各种路况测试，既包括理想条件下的性能评估，也包括极端条件下的压力测试。
实验使用了多个大规模数据集进行测试，包括C4网络语料库、WikiText维基百科文本和LAMBADA长文本理解任务。这些数据集代表了不同类型的文本信息和学习挑战，就像让学生参加不同科目的考试来全面评估学习能力。
在语言建模任务中，TRC?展现出了优异的性能。与传统的Transformer模型相比，TRC?在保持相当计算效率的同时，显著提高了在流式学习环境下的稳定性。更重要的是，在持续学习评估中，TRC?的遗忘程度远低于基准模型，证明了其在保持旧知识方面的卓越能力。
特别引人注目的是TRC?在处理领域迁移任务时的表现。当系统从一个领域的文本转向另一个领域时，传统模型往往出现严重的性能下降，而TRC?能够平滑地适应新领域，同时保持对原有领域的处理能力。
研究团队还进行了详细的消融实验，逐一测试系统各个组件的贡献。结果显示，路由机制、预测模块、记忆整合和快速矫正每个组件都对整体性能产生重要影响，证明了架构设计的合理性和必要性。
六、技术创新：工程实现的智慧
将理论设计转化为可实际运行的系统需要解决众多工程技术难题。TRC?团队在这方面展现出了卓越的工程智慧，开发了一套完整的稀疏并行计算框架。
系统采用了创新的「块并行」执行策略，能够在现代GPU上高效运行。这种策略就像工厂的流水线作业，将复杂的计算任务分解为多个可以并行处理的子任务，大大提高了执行效率。同时，系统还实现了内存感知的执行优化，能够根据硬件资源的状况动态调整计算策略。
路由计算的优化特别值得关注。传统的路由机制往往计算成本高昂，TRC?通过拓扑感知的路由算法和块级路由决策，将路由开销降到了常数时间复杂度。这意味着无论处理的序列有多长，路由的计算时间基本保持不变。
系统还提供了可选的激活检查点功能，能够在保证计算精度的前提下显著降低内存使用量。这对于在资源受限的环境中部署大型AI系统具有重要意义。
七、性能对比：数字说话的时代
研究团队提供了详尽的性能对比数据，这些数字清晰地展示了TRC?相对于现有技术的优势。在参数规模相当的情况下，TRC?在多项关键指标上都超越了传统的Transformer和Mamba模型。
在语言建模的困惑度评估中，TRC?在C4数据集上达到了2.00的优异成绩，相比之下，参数量相近的Transformer模型为60.70，Mamba模型为70.45。这意味着TRC?对语言的理解和预测能力远超传统模型。
更令人印象深刻的是在持续学习评估中的表现。TRC?的平均遗忘程度仅为0.0018，而Transformer和Mamba模型分别为0.0669和0.3371。这个数字直观地说明了TRC?在保持已学知识方面的巨大优势。
在BLEU评分这个衡量文本生成质量的重要指标上，TRC?也表现出色，在多个数据集上都达到了60分以上的高分，远超其他模型的个位数得分。这表明TRC?生成的文本质量更高，更符合人类的语言习惯。
当然，这些性能提升并非没有代价。TRC?的推理速度相对较慢，每秒处理约57000个词元，低于Transformer的127000和Mamba的108000。这主要是由于路由计算和多模块协调带来的额外开销。
八、未来展望：持续学习的新纪元
TRC?的成功为人工智能的持续学习能力开启了新的可能性。这项技术不仅在学术层面具有重要意义，更为实际应用提供了全新的思路。
在个人助手领域，TRC?技术能够让AI助手真正「记住」用户的偏好和习惯，同时不断学习新的知识和技能。这意味着你的智能助手会越用越聪明，而不是像现在这样经常「健忘」。
在教育领域，基于TRC?的智能教学系统能够为每个学生建立独特的知识图谱，根据学生的学习进度和特点提供个性化的教学内容。系统会记住学生的强项和弱点，持续优化教学策略。
在医疗健康领域，TRC?技术能够帮助构建更智能的诊断辅助系统。这种系统能够不断学习最新的医学知识，同时保持对经典医学理论的掌握，为医生提供更准确、更全面的诊断建议。
研究团队指出，当前的工作还有很大的改进空间。在更大规模的数据集和更长的文本序列上测试TRC?的性能，研究路由机制在面对剧烈分布变化时的鲁棒性，以及探索矫正通路与部署时约束的结合等问题都是未来研究的重点方向。
从更宏观的角度来看，TRC?代表了AI发展的一个重要转折点。过去，我们往往将AI系统视为静态的工具，需要定期重新训练来适应变化。而TRC?展示了AI系统具备真正持续学习能力的可能性，这将推动AI从「工具」向「伙伴」的转变。
这项研究也为我们理解人类大脑的学习机制提供了新的计算视角。TRC?的成功验证了大脑皮质-丘脑回路在学习和记忆中的关键作用，这对神经科学研究也具有启发意义。
说到底，TRC?的出现标志着人工智能正在向更加智能、更加人性化的方向发展。虽然目前这项技术还处于研究阶段，但它所展示的可能性让我们对AI的未来充满期待。在不久的将来，我们可能真的会拥有能够与我们一同成长、一同学习的AI伙伴，它们不会忘记我们的喜好，也不会停止探索新知识的脚步。这样的AI世界，确实值得我们期待。
Q&A
Q1：TRC?架构是什么？
A：TRC?是卢森堡大学开发的一种新型人工智能架构，全称为"丘脑路由皮质柱"。它模仿人类大脑的工作原理，通过智能路由系统将不同信息分配给专门的处理单元，同时具备预测、记忆整合和快速矫正功能，解决了传统AI系统学习新知识时忘记旧知识的问题。
Q2：TRC?如何解决AI的遗忘问题？
A：TRC?通过多重机制解决遗忘问题：首先用路由系统将新旧知识分配到不同处理单元，减少相互干扰；其次通过联想记忆模块建立知识间的关联；最后用快速矫正通路进行实时微调而不影响主体知识结构。实验显示其遗忘率仅为传统模型的几十分之一。
Q3：TRC?技术什么时候能在日常产品中使用？
A：目前TRC?还处于研究阶段，主要在学术实验环境中验证。虽然技术表现优异，但在计算效率和工程优化方面还需要进一步完善。预计需要几年时间才能在消费级产品中看到基于TRC?的应用，比如更智能的语音助手或个人AI助理。
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当你学会骑自行车后，即使多年不骑也不会忘记，但同时你还能继续学习开汽车。然而，对于人工智能来说，学习新技能往往意味着忘记旧技能，就像一个只有一间房的仓库，每次放入新东西就必须丢掉旧的。这种现象被称为「灾难性遗忘」，一直是人工智能领域的顽疾。
这项由卢森堡大学SnT研究中心领导的研究发表于2026年2月，论文编号为arXiv:2602.22479v1。研究团队提出了一种名为TRC?（丘脑路由皮质柱）的全新架构，首次在人工智能系统中实现了类似人类大脑的持续学习能力。有兴趣深入了解的读者可以通过该论文编号查询完整论文。
这项突破性研究解决的核心问题直接关系到我们日常生活中遇到的智能设备。现在的语音助手、翻译软件或推荐系统在学习新内容时，往往会「选择性失忆」，忘记之前学过的知识。而TRC?架构就像给AI装上了一个既能存储旧知识、又能快速学习新知识的「智能大脑」，让机器真正具备了像人类一样的学习能力。
研究团队从人类大脑的工作原理中获得灵感，特别是大脑皮质和丘脑的协作机制。在人脑中，丘脑就像一个智能调度员，决定哪些信息应该传递到大脑皮质的哪个区域进行处理。而皮质则像不同的专业部门，各自负责处理特定类型的信息。TRC?正是模仿了这种精妙的分工合作模式。
一、智能路由系统：如同大脑中的交通调度员
TRC?架构的核心创新在于其独特的路由机制，这就像在AI系统内部建立了一套精密的交通管理系统。传统的AI模型处理信息时，就像所有车辆都必须通过同一条道路，容易造成拥堵和混乱。而TRC?则构建了一个智能的交通网络，能够根据不同类型的信息选择最合适的处理路径。
具体来说，这个系统包含了多个「皮质柱」，每个皮质柱就像一个专门的处理部门。当新信息到达时，「丘脑路由器」会分析这些信息的特点，然后智能地决定将它们分配给哪些皮质柱处理。这种分配不是随机的，而是基于信息的内容特征和当前的处理需求。
更巧妙的是，这个路由系统还具有「时空连续性」意识。就像人类在处理连续对话时，大脑会保持上下文的连贯性，TRC?的路由器也会考虑信息的时间序列关系，确保相关联的信息被分配到相近的处理单元。
这种设计的最大优势在于实现了「稀疏激活」。在任何时刻，系统只需要激活必要的皮质柱，而不是像传统模型那样调动所有计算资源。这不仅提高了效率，更重要的是为新旧知识之间建立了天然的隔离屏障，大大减少了学习新知识时对旧知识的干扰。
二、预测机制：未卜先知的学习策略
人类之所以能够高效学习，很大程度上依赖于大脑强大的预测能力。当你听到「明天可能会下...」这样的句子时，大脑已经在预测接下来的词可能是「雨」或「雪」。TRC?系统同样具备了这种预测能力，这成为其持续学习能力的重要支撑。
系统中的预测模块通过分析已有的信息序列，不断尝试预测下一个可能出现的信息。这种预测过程就像一个经验丰富的天气预报员，能够根据当前的云层状况预测未来几小时的天气变化。当预测结果与实际输入存在差异时，系统就会重点关注这个「意外」，将其作为重要的学习信号。
这种基于预测误差的学习机制非常符合人类大脑的工作原理。当我们遇到意料之外的情况时，往往印象特别深刻，学习效果也特别好。TRC?正是利用了这一原理，通过预测误差来指导学习的方向和强度。
预测模块还具备自适应调节功能。当系统遇到熟悉的信息类型时，预测会相对容易，学习的调整幅度较小。而面对全新的信息类型时，预测误差会较大，系统就会加大学习力度。这种动态调节机制确保了系统既不会过度学习熟悉内容，也不会忽视新颖信息。
三、记忆整合：新旧知识的和谐共存
传统AI系统在学习新知识时面临的最大挑战是如何处理与旧知识的关系。就像一个图书馆，如果每次增加新书都要重新整理所有书籍，不仅效率低下，还容易搞乱原有的分类系统。TRC?通过创新的记忆整合机制巧妙地解决了这个问题。
系统设计了一个类似人类海马体的联想记忆模块，能够将新学习的知识与已有知识建立关联。这个模块使用现代霍普菲尔德网络技术，就像一个智能的图书管理员，能够根据内容特征自动将新知识与相关的旧知识建立索引关联。
当系统接收新信息时，联想记忆模块会快速检索相关的已有知识，然后通过「门控读出」机制决定如何整合这些信息。这个过程就像一个有经验的编辑在修订百科全书，既要确保新内容的准确性，又要保持与现有内容的一致性。
特别值得注意的是，TRC?采用了「块级传播」策略来处理长期依赖关系。这种策略将信息处理分成若干个时间块，在块内进行细致的因果分析，在块间进行高层的语义传播。这样既保证了处理效率，又维护了知识体系的整体连贯性。
四、快速矫正通路：学习中的实时调整
即使是最优秀的学习系统，在面对复杂多变的环境时也需要具备快速调整的能力。TRC?系统特别设计了一个「小脑式快速权重矫正器」，专门负责处理学习过程中的实时微调需求。
这个矫正器的工作原理类似于人类小脑的功能。小脑主要负责运动的精细调节，当我们学习新的运动技能时，小脑会实时监控动作的准确性，并进行微小但关键的调整。TRC?的矫正器同样监控学习过程中的细微偏差，通过低秩矫正的方式进行实时调整。
这种设计的巧妙之处在于，矫正过程不会影响系统的主体参数，就像给汽车加装助力转向系统，提高了操控的精确性，但不会改变汽车的基本结构。这确保了快速学习的同时，不会破坏已经稳定的知识结构。
矫正器还具备自我监控功能，能够评估当前的学习状态和效果。当检测到学习效果不佳时，会自动调整矫正的强度和方向。这种自适应机制使得系统在面对不同类型的学习任务时都能保持最佳的学习状态。
五、实验验证：真实世界的考验
研究团队设计了一系列严格的实验来验证TRC?系统的实际效果。这些实验就像给新开发的汽车进行各种路况测试，既包括理想条件下的性能评估，也包括极端条件下的压力测试。
实验使用了多个大规模数据集进行测试，包括C4网络语料库、WikiText维基百科文本和LAMBADA长文本理解任务。这些数据集代表了不同类型的文本信息和学习挑战，就像让学生参加不同科目的考试来全面评估学习能力。
在语言建模任务中，TRC?展现出了优异的性能。与传统的Transformer模型相比，TRC?在保持相当计算效率的同时，显著提高了在流式学习环境下的稳定性。更重要的是，在持续学习评估中，TRC?的遗忘程度远低于基准模型，证明了其在保持旧知识方面的卓越能力。
特别引人注目的是TRC?在处理领域迁移任务时的表现。当系统从一个领域的文本转向另一个领域时，传统模型往往出现严重的性能下降，而TRC?能够平滑地适应新领域，同时保持对原有领域的处理能力。
研究团队还进行了详细的消融实验，逐一测试系统各个组件的贡献。结果显示，路由机制、预测模块、记忆整合和快速矫正每个组件都对整体性能产生重要影响，证明了架构设计的合理性和必要性。
六、技术创新：工程实现的智慧
将理论设计转化为可实际运行的系统需要解决众多工程技术难题。TRC?团队在这方面展现出了卓越的工程智慧，开发了一套完整的稀疏并行计算框架。
系统采用了创新的「块并行」执行策略，能够在现代GPU上高效运行。这种策略就像工厂的流水线作业，将复杂的计算任务分解为多个可以并行处理的子任务，大大提高了执行效率。同时，系统还实现了内存感知的执行优化，能够根据硬件资源的状况动态调整计算策略。
路由计算的优化特别值得关注。传统的路由机制往往计算成本高昂，TRC?通过拓扑感知的路由算法和块级路由决策，将路由开销降到了常数时间复杂度。这意味着无论处理的序列有多长，路由的计算时间基本保持不变。
系统还提供了可选的激活检查点功能，能够在保证计算精度的前提下显著降低内存使用量。这对于在资源受限的环境中部署大型AI系统具有重要意义。
七、性能对比：数字说话的时代
研究团队提供了详尽的性能对比数据，这些数字清晰地展示了TRC?相对于现有技术的优势。在参数规模相当的情况下，TRC?在多项关键指标上都超越了传统的Transformer和Mamba模型。
在语言建模的困惑度评估中，TRC?在C4数据集上达到了2.00的优异成绩，相比之下，参数量相近的Transformer模型为60.70，Mamba模型为70.45。这意味着TRC?对语言的理解和预测能力远超传统模型。
更令人印象深刻的是在持续学习评估中的表现。TRC?的平均遗忘程度仅为0.0018，而Transformer和Mamba模型分别为0.0669和0.3371。这个数字直观地说明了TRC?在保持已学知识方面的巨大优势。
在BLEU评分这个衡量文本生成质量的重要指标上，TRC?也表现出色，在多个数据集上都达到了60分以上的高分，远超其他模型的个位数得分。这表明TRC?生成的文本质量更高，更符合人类的语言习惯。
当然，这些性能提升并非没有代价。TRC?的推理速度相对较慢，每秒处理约57000个词元，低于Transformer的127000和Mamba的108000。这主要是由于路由计算和多模块协调带来的额外开销。
八、未来展望：持续学习的新纪元
TRC?的成功为人工智能的持续学习能力开启了新的可能性。这项技术不仅在学术层面具有重要意义，更为实际应用提供了全新的思路。
在个人助手领域，TRC?技术能够让AI助手真正「记住」用户的偏好和习惯，同时不断学习新的知识和技能。这意味着你的智能助手会越用越聪明，而不是像现在这样经常「健忘」。
在教育领域，基于TRC?的智能教学系统能够为每个学生建立独特的知识图谱，根据学生的学习进度和特点提供个性化的教学内容。系统会记住学生的强项和弱点，持续优化教学策略。
在医疗健康领域，TRC?技术能够帮助构建更智能的诊断辅助系统。这种系统能够不断学习最新的医学知识，同时保持对经典医学理论的掌握，为医生提供更准确、更全面的诊断建议。
研究团队指出，当前的工作还有很大的改进空间。在更大规模的数据集和更长的文本序列上测试TRC?的性能，研究路由机制在面对剧烈分布变化时的鲁棒性，以及探索矫正通路与部署时约束的结合等问题都是未来研究的重点方向。
从更宏观的角度来看，TRC?代表了AI发展的一个重要转折点。过去，我们往往将AI系统视为静态的工具，需要定期重新训练来适应变化。而TRC?展示了AI系统具备真正持续学习能力的可能性，这将推动AI从「工具」向「伙伴」的转变。
这项研究也为我们理解人类大脑的学习机制提供了新的计算视角。TRC?的成功验证了大脑皮质-丘脑回路在学习和记忆中的关键作用，这对神经科学研究也具有启发意义。
说到底，TRC?的出现标志着人工智能正在向更加智能、更加人性化的方向发展。虽然目前这项技术还处于研究阶段，但它所展示的可能性让我们对AI的未来充满期待。在不久的将来，我们可能真的会拥有能够与我们一同成长、一同学习的AI伙伴，它们不会忘记我们的喜好，也不会停止探索新知识的脚步。这样的AI世界，确实值得我们期待。
Q&A
Q1：TRC?架构是什么？
A：TRC?是卢森堡大学开发的一种新型人工智能架构，全称为"丘脑路由皮质柱"。它模仿人类大脑的工作原理，通过智能路由系统将不同信息分配给专门的处理单元，同时具备预测、记忆整合和快速矫正功能，解决了传统AI系统学习新知识时忘记旧知识的问题。
Q2：TRC?如何解决AI的遗忘问题？
A：TRC?通过多重机制解决遗忘问题：首先用路由系统将新旧知识分配到不同处理单元，减少相互干扰；其次通过联想记忆模块建立知识间的关联；最后用快速矫正通路进行实时微调而不影响主体知识结构。实验显示其遗忘率仅为传统模型的几十分之一。
Q3：TRC?技术什么时候能在日常产品中使用？
A：目前TRC?还处于研究阶段，主要在学术实验环境中验证。虽然技术表现优异，但在计算效率和工程优化方面还需要进一步完善。预计需要几年时间才能在消费级产品中看到基于TRC?的应用，比如更智能的语音助手或个人AI助理。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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