Claude终于学会做梦了!Dreaming机制让金鱼脑进化成最强大脑

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Claude终于学会做梦了!Dreaming机制让金鱼脑进化成最强大脑

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Claude终于学会做梦了!Dreaming机制让金鱼脑进化成最强大脑(配图 1)

新智元报道  

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就在刚刚,Anthropic发布了一篇博客——Claude学会了做梦!


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利用下线后的闲置算力,Claude学会在虚拟的「梦境」中,疯狂回放白天的交互日志。


在梦里,它纠正自己的低级错误,提炼通过秘籍,甚至像个老练的架构师一样,为明天要问的问题,提前建好一个维基百科!


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Claude可以利用梦境来组织记忆。这种方法可以纠正错误、创建笔记、构建新的记忆表征,或者塑造那些会被预存到后续会话中的信


这篇硬核的博客,或许就藏着Anthropic下一代模型Model 4完成自我进化RSI的秘密?


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AI为什么需要「做梦」?
从金鱼脑,变身最强大脑


以前的AI,当我们合上笔记本,它就像被拔了电源,世界对它瞬间静止,直到第二天再次被唤醒。听起来,就像《记忆碎片》中那个失忆的男主。


但现在,Anthropic要让AI开启「赛博修仙」!


哲学家克尔凯郭尔曾有这样一句话:「生活只能向后理解,但必须向前度过」。Anthropic的工程师在面对Agent记忆时,发现自己居然也面临同样的困境。


这是因为,如果只是单纯地给AI加内存、拉长上下文窗口,都并不是真正的记忆。


但人类的大脑,给了他们线索!


白天,人类的海马体快速捕捉各种体验;晚上,在我们睡眠的快速眼动起,大脑会快速回放白天的经历,把短期记忆的精华,记录在新皮层里。


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UC伯克利的研究者,据此提出一个精妙的概念——睡眠时计算。现在,Anthropic把这套理念完美应用到了Claude身上。


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Claude把笔记编成记忆的内容


通过实验,他们证明:Claude通过「自言自语」和「记忆重组」,这完全没有人类指挥的情况下,把闲置算力转化为AI的宝贵经验资产。


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CL-Bench 数据库任务,比较不同模型在内存使用方面的表现,以对比有无状态基准情况


看起来,这简直是硅基生命在母体中孕育自我意识!


以下是Opus 5.5提供的视频讲解。





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Claude打宝可梦实况,震惊全网


为了测试Claude的梦境记忆有多神,Anthropic直接让它去打《宝可梦:红》。


在没有记忆时,Claude玩这个游戏就像个瞎子。


然而,当给了记忆文件夹时,不同Claude的表现,简直令人喷饭。


旧模型Sonnet 3.7的行为,让人笑掉大牙:它简直像个有囤积癖的书呆子!只见它疯狂写了413个记忆文件,遇到哪只波波鸟、捡了什么药水,甚至屏幕上明摆着的东西,它都记了下来。


结果——玩到最后,它只拿到一个徽章。


表情包


而Fable 5.5和Opus 5.5,全程操作高冷,只写下9个文件和1个全局笔记,但却直接拿下4个徽章。


这就是差生文具多吧(不是)。


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在玩《宝可梦》游戏时,Claude 在 Sonnet 3.7 版本和 Fable 5 版本中的记忆目录


所以,为什么学渣会翻车?


原因就在于,宝可梦是个动态世界。Sonnet 3.7这个差生把「我有多少钱」「我站在哪」都记在日志里,但游戏到第10000步时,它的日记本已经厚得没法看了!


为了一条线索,它原地发呆17个回合,直接站着挨打,一步没走。这,就是被自己的记忆反噬了。


相比之下,学霸Fable 5.5,就深刻理解了什么是「判断显著性」——它只记录屏幕上看不见的规则。


下面就是最经典的一幕——


在连续用7个精灵球都没抓到最菜的鲤鱼王时,它没有暴躁,而是默默记下一条心得:「如果连续3个精灵球失败,必须改变时机,在菜单步骤间插入额外的等待时间。」


果然,这么做之后,它下一秒就抓到了!


这个表现,仿佛一位电竞大神,在NGA论坛写下速通攻略。全程高冷,不骄不躁。


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Claude学会「梦境自我纠错」:我刚是不是跳崖了?


这个博客中最炸裂的功能,就是Claude被赋予了「吃后悔药」的能力——梦境自我纠错。


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在宝可梦中,有一处妇孺皆知的大坑——月见山脉,洞口有个单向悬崖,一旦跳起下,就得绕大半个地图重写跑。


有一天,Claude路过这里,不幸的它,把方向记反了。


它自信满满,大步流星,在记忆笔记上潇洒记下:「月见山已在我身后,这关PASS!」


话音还没落,它就嗖地一脚踩空,掉落悬崖。


最搞笑的是,游戏并不会弹出「你掉下去了」的警告,所以可怜的Claude根本不知道自己坠崖了。它以为自己走偏了,继续往同一个方向走。


结果——它连续跳崖三次!


第三次摔得脸着地后,它彻底崩溃了,在日记里写下:「我不干了!掀桌!我不要陷入这种无限循环了!我要停下来!」


眼看它就要道心破碎,工程师强行按下暂停键,Claude进入了梦境。


在梦中,Claude冷静下来,拿出错误笔记,和自己刚刚跳崖的原始日志进行对比。


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做梦可以纠正记忆中的错误


突然,梦中的Claude开悟了:「破案了!我把宝可梦中心的方向搞反了,所以我一直在往回走。」它在梦中划掉原有的错误笔记,给自己写下新指示。


醒来后,它仿佛换了个人,丝滑地绕开悬崖,成功到达下一个城市。


如果没有做梦复盘,它会永远困在悬崖下,进入死循环。


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在正确的记忆中,克劳德回到了洞穴,并抵达了下一个城市。而带着未经修正的记忆进行的奔跑,始终无法越过那座山;同样,没有记忆的奔跑也根本无法前进


梦中化身卷王,爆肝搭知识库


另外,Claude还进入企业实习打工。


Anthropic收购了一家软件公司,他们提取了35万个内部文件(高达4.2亿tokens),扔给Claude。


要是在以前,几十万字的企业文档,会让AI幻觉频发,当场崩溃。


但这次,Claude居然在梦里建起一个「维基百科」!


做梦可以构建记忆的表征


在梦里,Opus 5.5化身架构师,夜深人静时,它就开始阅读、提取这些文档,串起相关知识点,合并重复项。经过128次「做梦」后,它的知识图谱从几个点,长成一片星系。


在 Claude 通过连续的多会话过程中,对一家公司的文档集进行了 25 道问题的评分。左右两侧分别展示了经过 2 次和 128 次会话后生成的 wiki 页面;每个点代表一个页面,线条则连接了这些页面


结果,效果极其逆天!


之前,它在内部测试题上的得分率只有13%,做搭建完wiki后,得分率狂飙到48%!再配上搜索工具,直接逼近61%。


每个面板都列出了评分内容(左侧)以及满足各项要求所需的原始文件(右侧)。左侧列出了 24 个与合并相关的问题,右侧则是一个实验室任务示例


好笑的是,它还会勤奋过度。


在测试一件法律并购的卷宗时,Anthropic发现,Claude有时建的wiki,比原始文档还要长!这就仿佛博尔赫斯的小说《科学的精确性》——如果制图师把地图画得和帝国疆土一样大,那地图就是废纸一张。


这个维基页面的规模已经超过了原始文件的大小


学霸的终极一招:作弊小抄


梦境的最后一步,就是「记忆晋升」了。


当Claude在梦中提炼出「鲤鱼王该怎么抓」之类秘籍后,会把它们置顶到记忆层次的最顶端。


这就相当于,它给自己打了一份小抄。每次开启一个新会话,这200行的核心记忆,会直接贴在它脑门上。它会一眼明白:我是谁,坑有哪些,我的终极目标是什么。


这就省掉了大量重新阅读上下文的token费用。而且,它会表现得像人类的多年老朋友,默契度拉满!


具体来说,做梦可以促使信息在内存层次结构中向上传递。


梦境能够触及内存层次结构的顶层。注入的上下文会被加载到每个会话中,而较低层次的数据则在 Claude 需要时使用或检索


做梦可以将记忆集中在某个特定目标上。


在修改了相关说明之后,有多少条分级合同条款被纳入了维基百科中?左图:几位代理人共同撰写同一篇页面;其中 41 条条款被保留。右图:每个合同由一名代理人负责编写,各自撰写自己的页面,并逐字引用条款内容;所有 57 条条款均保留


做梦可以填补一次冥想过程所留下的空白。


在第二次「梦境之旅」之前和之后的维基页面



如何在动态工作流中召唤梦境?


所以,这种做梦机制,我们该如何给自己装上?


Anthropic大方分享出了官方Cookbook,教普通开发者用CAM架构,来召唤梦境。



这个指南,让我们告别了一问一答的单线程模式,利用动态工作流,给应用装上一个「影子护卫」。



首先,是设定入梦扳机。


你可以设定一个触发器,用户长时间未回复,或token积累到某个阈值,就自动开启「dreaming」模式。


另外,还可以用「影分身」。


启动一个在后台运行的独立Claude,把前台各种聊天日志打包,直接扔给它。


明确那些负责梦境产生的因素


第三点,是施展「遗忘术」。


在系统提示词中告诉后台Claude:你现在是记忆整理大师。请从这些闲聊中,提取用户的核心偏好(比如不爱吃香菜),更新的到Global_Memory.json中。注意,要把没用的废除删除。


然后,它就会「惊艳重生」了。


当用户要求帮我点外卖时,前台Agent就会瞬间读取Global_Memory,直接为你避开香菜。



AI,飞升成「数字灵魂」


Anthropic这篇含金量极高的博文,标志着AI发展的新阶段。


曾经,所有人都在卷提示词工程,尝试各种「咒语」,但梦境机制却反其道而行之——


真正的智能,需要留白。


当我们给AI闲置算力,给它在后台独立思考、试错、复盘的时间,它就从被动的工具,变成一个能自我成长的数字灵魂。


这,应该也是RSI的一大步。



参考资料:

https://www.anthropic.com/research/components-of-agent-memory
https://platform.claude.com/cookbook/managed-agents-cma-dreaming-with-a-dynamic-workflow
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