近日，记忆张量MemTensor宣布完成亿元Pre-A轮融资，参与方包括华为哈勃、荣耀战投、商汤国香、深创投以及和玉资本。这笔资金将用于支持公司在记忆操作系统、记忆增强Agent以及记忆原生通用基座模型等方面的研发投入与产业落地。此次融资获得了产业方、国资平台和专业投资机构的共同支持，覆盖了AI基础设施、智能终端、模型与产业应用、硬科技投资等多个方向。
希鸥网观察到，记忆张量此次融资阵容强大，产业资本与专业投资机构联合加持，显示出市场对AI长期记忆领域技术路线的关注。公司围绕“大模型如何具备长期记忆、经验沉淀、持续学习和可治理演化能力”这一核心命题展开研发，认为下一阶段AI系统的关键竞争不仅在于模型参数大小或推理能力，更在于AI能否在长期交互中持续记住任务背景、用户偏好和历史状态。
记忆张量自2023年起便形成了递进式技术路线。2023至2024年，公司提出Memory³分层记忆理论，以明文记忆、激活记忆和参数记忆描述大模型中不同形态记忆的作用机制。2025至2026年，公司推出MemOS记忆操作系统，将记忆的生产、加工、调度、分层、更新、遗忘、追溯等环节工程化。2026年及未来，公司计划进一步加大对记忆原生通用基座模型的投入，构建在模型训练范式中引入长期记忆和持续学习机制的通用AI底座。
MemOS是记忆张量在系统层的核心基础设施，它并非简单保存原始聊天记录，而是将交互、文档、工单、设备日志等数据加工为可管理、可调度、可追溯的记忆单元。通过MemOS，Agent可以在长期运行中管理企业知识、用户偏好和任务经验，实现更快的检索、更准的调用和更低的成本。公司强调，记忆原生模型不是垂类模型或外挂插件，其目标仍是通用语言理解、知识问答和复杂推理等基础能力，区别在于原生引入记忆建模和持续学习机制。
公司正在构建的内部代号为Metis的记忆原生基模训练范式，是这一方向的阶段性研发重点。Metis取意于希腊神话中象征智慧与谋略的女神，代表基于长期经验、动态适应和持续演化的智能。与传统基座模型依赖静态语料和参数学习不同，Metis更强调模型在长期交互和动态环境中的学习能力，希望让模型能围绕用户、任务和环境形成的动态经验，形成可持续更新、可长期保持的记忆能力。
希鸥网认为，记忆张量的技术路线反映了AI行业从“单次推理”向“长期运行”转型的趋势。在Agent、AI终端和企业智能体等场景中，记忆正成为AI的长期状态层，承载用户偏好、企业知识和任务经验。公司通过系统层MemOS与模型层记忆原生基座模型的协同路线，试图将记忆从应用功能推进到系统基础设施，并进一步融入通用模型训练范式，推动AI从一次性智能走向长期智能。
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