其次，大模型的记忆能力有缺陷：大模型在训练时“记住”了大量知识，但训练完成后并不会在使用中持续学习、“记住“新知识；每次推理时，它只能依赖有限长度的上下文窗口来“记住”当前任务的信息（不同模型有不同上限，超过窗口的内容就会被遗忘），而无法像人一样自然地维持稳定、长期的个体记忆。但在真实业务中，我们需要机器智能有强大的记忆能力，比如一个AI老师，需要持续记住学生的学习历史、薄弱环节和偏好，才能在后续的讲解与练习中真正做到“因人施教”。
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Hebrew Paseq (U+05C0), which maps to lowercase l, scores 0.923 mean SSIM. This is Hebrew punctuation, not a letter, yet it renders as a vertical bar nearly identical to l. Think “paypa׀.com” with Paseq replacing the L. It scores 0.997 in Tahoma, 0.988 in Arial Unicode MS, 0.951 in Microsoft Sans Serif. The scoring surfaces it correctly.