待验证50% 置信事实精确时间

在 Peter 的项目中，用修正后的 router prompt 文本，最小模型将“记住这个…”路由到记忆模块的成功率为 20 次里 0 次；用旧文本则为 20 次里 16 次。

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/17

首次发现

来源

Decision Brain：用图数据库为AI编码找回“为什么”

涉及实体

router promptconcept Peter Greenperson

相关事实

待验证直接读取logits层的概率值绕过文本生成冗余步骤，是实现25毫秒低延迟的关键66% 相似待验证REMORY 在长程 Agent 基准上报告重复工具输出和工具错误更少，且只使用 5.2% 的输入位置。63% 相似待验证分享者称相比逐行手写函数，使用注释生成方式可将开发时间缩短约 60%63% 相似待验证Slowave的记忆循环为：记住→回忆→使用→反馈→强化/削弱→衰减62% 相似待验证Prompt缓存能缩短首个Token的响应时间（time-to-first-token），因为模型跳过了对长前缀的重新处理62% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1056793

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1056793

MCP

get_claim(id=1056793)