「生化危机」女主用Claude手搓满分AI,一年0.7美元反杀大厂!

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「生化危机」女主用Claude手搓满分AI,一年0.7美元反杀大厂!
10036点击    2026-04-08 17:31

全网震撼!《生化危机》女主跨界撸码,用Claude造出地表最强AI记忆系统,斩获全球首个满分。一年仅0.7美元,就能让大模型拥有永久记忆。


活久见!好莱坞巨星,也在撸代码了。


这几天,全网被一个开源「AI记忆系统」MemPalace彻底刷屏,这还是全球首个最强记忆AI。


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万万没想到,背后核心开发者名单中,居然藏着一位顶流巨星——


那个曾参演过《第五元素》、《生化危机》的女主角Milla Jovovich。


白天,片场收工、走完Miu Miu时装秀、安顿好孩子;深夜,她便潜心于「氛围编程」。


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她和工程师好友Ben Sigman一起,与Claude协作,开源了这款明星项目。


在公认最严苛的长期记忆基准LongMemEval中,它以500题全对的史无前例战绩,斩获全球首个满分。


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如今,在GitHub上,MemPalace已狂揽17.9k星,Fork高到2k。


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GitHub地址:https://github.com/milla-jovovich/mempalace


顶流巨星跨界,转型成功!


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顶流女星跨界,用Claude造爆火AI


MemPalace的诞生,带有一丝偶然。


半年前,20多年的老友、老牌工程师Ben Sigman向Milla首次介绍了Claude Code。


作为一个热爱写作的创作者,她立刻意识到:CC能将自己脑海中天马行空的文字,转化为真实运行的代码。


然而, 在尝试构建一款大型游戏的过程中,她撞上了一堵「无形的墙」。


Milla发现,AI虽然强大,却缺乏「灵魂」与「积累」——


AI只能掌握那些已经做过的事情。真正创造出独一无二、与众不同的东西的,是使用它的人类。 


如果没有我们的想象力和永不满足的好奇心,AI就仅仅是个搜索引擎而已。


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这句话并非空谈,而是她在开发中遇到的非常具体的痛点:


每次和AI开新会话,之前讨论过的设计、推翻过的方案、试过又失败过的思路,全部清零。


于是,Milla敏锐地察觉到,解决AI长期记忆的问题,甚至比游戏项目本身还要重要。


她与Ben Sigman决定调转航向,把这件「挡路的事」做成了一个独立项目。


Milla以「架构师」的身份重塑逻辑,Ben则用代码将蓝图落地。


两人联手打磨了6个月,最终这套名为「记忆宫殿」的系统——MemPalace,正式破壳而出。


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那么,MemPalace到底是什么?


「记忆宫殿」出世,100%刷爆SOTA


这个名字的灵感,来源于两千年前的古希腊。


那时,古希腊的演说家会用一种叫「记忆术」(Method of Loci)的方法背诵长篇演讲——


把每一段内容「放置」在不同的房间里,演讲时只需在脑海里走一遍宫殿,内容就会被一一调出。


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于是,MemPalace借鉴了《记忆宫殿》的技巧,直接将数据「结构化」,并构建出一个虚拟的空间:


每个项目、每个人、每个主题,都是宫殿里的一个「翼楼」(Wing)。


翼楼里有「房间」(Room),按主题分类:认证系统一间、数据库选型一间、部署流程一间,数量不限。


房间之间有「走廊」(Hall)串联,走廊按记忆类型划分:决策、里程碑、偏好、建议、发现,五条固定通道。


跨翼楼的同名房间之间,系统会自动生成「隧道」(Tunnel)。


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比如,「Kai」这个人的翼楼里有一间「auth迁移」,「Driftwood」这个项目的翼楼里也有一间「auth迁移」——隧道自动打通,同一件事在不同视角下的记忆,瞬间关联。


每个房间配一个「衣柜」(Closet),存的是摘要索引;衣柜里的「抽屉」(Drawer),存的是原始对话全文,一个字都不删。


搜索时,AI不需要翻遍所有数据。


它先定位翼楼,再进房间,再开抽屉——范围从全库缩小到精确命中。


官方在22,000+条真实对话记忆上测试,全库搜索召回率60.9%,加上翼楼+房间过滤后直接拉到94.8%,提升34个百分点。


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换句话说,结构本身就是检索能力。


而且,所有数据全部存在本地ChromaDB里,不调API,不上云,不花钱。


一年只要0.7美元,记住所有事


再来看一个让人有点窒息的对比表——


按照Milla的算法,把所有对话粘进去,一个重度AI用户半年下来,大概会累积1950万token的对话历史。


只让大模型做摘要,一年要花约507美元,关键是摘要会丢失关键的推理过程。


若要用MemPalace,每次AI启动只加载170个token的关键事实——你的团队、项目、偏好....只在需要的时候才检索。


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AAAK:写给AI看的「速记法」


MemPalace 里还有一个让人眼前一亮的设计,叫AAAK。


这是一种专门写给 AI 读、不是写给人看的压缩方言。


举个栗子,下面这段英文大约1000个token:


Priya 是 Driftwood 团队的负责人:Kai(后端,3 年)、Soren(前端)、Maya(基础设施)和 Leo(初级,上个月刚入职)。他们正在做一个 SaaS 数据分析平台。当前 sprint 是把鉴权迁移到 Clerk。Kai 基于价格和开发体验推荐了 Clerk 而非 Auth0。


压缩成AAAK后,只有约120个token:


TEAM: PRI(lead) | KAI(backend,3yr) SOR(frontend) MAY(infra) LEO(junior,new)

PROJ: DRIFTWOOD(saas.analytics) | SPRINT: auth.migration→clerk

DECISION: KAI.rec:clerk>auth0(pricing+dx) | ★★★★


信息无损,token减少8倍。


最妙的是,AAAK本质就是结构化文本,任何能读文本的大模型——Claude、GPT、Gemini——都能直接理解,不需要解码器、不需要微调。


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48小时,社区扒了个底朝天


但故事还没完。


MemPalace上线不到48小时,开源社区就把项目里的水分挤了个干净。


第一刀砍在AAAK上。


AAAK是MemPalace自研的一套「缩写方言」,官方最初声称可以实现「30倍无损压缩」。


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社区拿真正的tokenizer一跑,发现项目里的示例根本不省token——英文原文66个token,AAAK编码后反而变成了73个。


而且AAAK是有损的,不是无损的。在LongMemEval上,AAAK模式只拿到84.2%,比raw模式的96.6%低了12.4个百分点。


第二刀砍在「+34%宫殿增益」上。


这个数字对比的是「不过滤直接搜」和「用翼楼+房间做元数据过滤后搜」。元数据过滤是ChromaDB的标准功能,不是MemPalace的独创机制。有用,但不是护城河。


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第三刀砍在矛盾检测上。


项目里写得好像知识图谱会自动做事实校验,实际上fact_checker.py是一个独立脚本,根本没有接入知识图谱的操作流程。


然后Milla和Ben做了一件在开源圈相当少见的事。他们没有删评论,没有辩解,而是直接在项目顶部贴了一封公开信,逐条认错。


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AAAK的token示例,承认用了粗糙的启发式算法,没跑真tokenizer。


「30倍无损压缩」,承认夸大改口为「有损缩写系统」。「+34%宫殿增益」承认措辞误导,补充说明是标准元数据过滤。


矛盾检测,承认没接入,列出了修复的Issue编号。


公开信最后一句:「我们宁愿正确,也不愿看起来厉害」。


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开源社区的反应也很有意思。骂完之后,反而有更多人开始认真审视这个项目——96.6%的raw模式成绩是实打实的,本地免费也是实打实的。


扒皮没有杀死MemPalace,反而给它做了一次免费的信任审计。


三步上手,开发时代真的变了


pip install mempalace


# Set up your world — who you work with, what your projects are

mempalace init ~/projects/myapp


# Mine your data

mempalace mine ~/projects/myapp                    # projects — code, docs, notes

mempalace mine ~/chats/ --mode convos              # convos — Claude, ChatGPT, Slack exports

mempalace mine ~/chats/ --mode convos --extract general  # general — classifies into decisions, milestones, problems


# Search anything you've ever discussed

mempalace search "why did we switch to GraphQL"


# Your AI remembers

mempalace status


接Claude/ChatGPT/Cursor这类支持MCP的工具,只要一行命令:


# Connect MemPalace once

claude mcp add mempalace -- python -m mempalace.mcp_server


之后19个工具就接好了,AI会自己调用。你再也不用手动敲mempalace search


这个项目最让人感慨的地方,不一定是那个100%的分数,也不一定是30倍的压缩比。


而是它再一次提醒我们:AI时代的「开发者」的边界正在消失。


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一个以《第五元素》《生化危机》闻名的巨星,和一个工程师朋友,借助Claude,便拿下了一项被大厂刷了一年多的行业SOTA。


关键还是,开源、免费、本地运行的版本。


Ben最新一条帖子中,还做了一个双关:Mempalace -> Multipass。


——熟悉《第五元素》的人都知道,那是Leeloo全片最经典的一句台词「通行无阻」。


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看来这次,是真的「通行无阻」了。


参考资料:

https://x.com/bensig/status/2041236952998171118?s=20 

https://x.com/wangray/status/2041411785442710008?s=20 

github.com/milla-jovovich/mempalace


文章来自于"新智元",作者 "桃子 好困"。

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【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/

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微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner