往语义方向走一走

这段时间思考记忆和回忆人工神经网络的表达，越想越头大，思考陷入死胡同，决定先放一放，往语义方向先走一走。

恰恰相反，我觉得你该抛开语言

本来就结合在一起的。如果理解有障碍，可以思考下osi网络七层模型，物数网传会表应，在应用层等高层使用的就是易理解离语义很近的应用类信息，而在数据链路层等低层，使用的就是不易理解的纯数字类离语义很远的信息。

我在考虑，双网络模型。ChatGPT + 查询修改记忆模型。大数据训练用CHATGPT，局部记忆修改用另一个查询修改记忆模型。Chat GPT回忆很容易，修改记忆难。而查询修改记忆模型，修改记忆容易，回忆没chatgpt容易。现在考虑，怎么把两个网络链接，使chatgpt训练时，就能够同时建立“查询修改记忆模型”的数据库，也就是从chatgpt解耦到“查询修改记忆模型”。问题是“查询修改记忆模型”修改记忆时，是否会影响chatgpt的系统其它的数据，就是解耦要解的彻底才行。

有进展吗？

肯定会影响，因为是节点盘旋上升的

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