从“记忆数据库”到“记忆模型”，是机器智能觉醒的重大标志性事件之一。
所谓大模型，本质上说，就是一个巨大的，复杂的，浑然一体的“参数矩阵”。一个10万亿（10的13次方）规模的大模型，说起来参数量已经是最新大模型3倍以上了，把它还原成3维立体矩阵，它就是10x1000x1000x1000个10x10x10参数矩阵，把它还原成4维时空矩阵，它就是10x10000x10000个10x10x10x10参数矩阵，应该说“结构”并不复杂。

众所周知，人的智慧，是有时间记忆的，我们建议在解析“大模型”矩阵时，采用4维时空矩阵为基础模版，为3维空间矩阵，增添一个时间轴。

若以10x10x10x10“基础矩阵”来解析，可以认为，所谓“智慧”，不过是这个4维矩阵中，某两个点之间，被打通或拉出的一条条“思维链”而已。所谓“脑回路”，不过是这个参数矩阵上，能够被闭合的某一个“思维链”而已。
在实际应用中，有的思维链很短，有的思维链很长，有的脑回路很复杂，而有的脑回路很简单，但本质上，它们，都不过是数据模型上的一条参数链路而已，都存在被进一步优化，或者进行更复杂“深度思考”的可能性。

正如我们曾经指出过的，真实人类智慧，“思维链”和“脑回路”，普遍都是很短的。很少存在人工智能大模型的那种，不管面对什么问题都要执行一次“全脑思维”的费劲情况。
现有人工智能大模型，之所以能耗巨大，几乎是电力黑洞，不是没道理的。

现有人工智能大模型，之所以个个“健忘”，都是狗熊掰棒子，永远“掰一个夹一个”，形不成长期记忆，只是因为，现有的所有大模型，都还是囫囵个儿的，混沌的，一个大的“记忆数据库”，还没有建立起更加聪明的，有结构的“记忆模型”。

若把一个10进制4维基础时空矩阵，作为一个“记忆数据库”，它的记忆模式，只能穷举0～10000所有记录，你只能死记硬背1万份不同记录，在这个“记忆数据库”上，999和1001是两个完全独立的“复杂记录”。
比较笨的小孩只会数手指头➕脚趾头算数，999对他就是999、1001对他就是1001，所以最简单的题目都算得异常辛苦。
聪明的小孩，却能把999变1000—1，把1001变1000➕1，然后记住记住两个简单数1000和1和两个运算符—和➕，给自己的大脑极致减负，轻松面对更加复杂的计算问题。

我们称聪明小孩的这种化繁为简，极大降低大脑负荷，将混沌的“记忆数据库”通过简单解析，变“大数据”计算为“小数据”计算的处理方式，为建立“记忆模型”。

这种处理技巧，在真实世界的数据建模过程中，是至关重要的，往往起到化腐朽为神奇的功效。

比方说，从表象看，人类，和猿猴、大猩猩、猪狗、老鼠、鱼、鸟……差别大的很，但从基因序列角度解析，人和大猩猩，差别不超1%，如果你把整个哺乳动物归个类，建立数据模型，把人以1000标记，大猩猩可能就是1000—1，猪就是1000—13，鱼可能就是1000—315，鸟可能就是1000—743，……

毫无疑问，标记好哺乳动物的基数1000，你就可以以1～999简单的三位数，重新定义1000种常见动物，把复杂的真实世界描述得一清二楚，并建立起高效而精简到极致的“记忆模型”。

在“记忆模型”的基础上，充分解析“记忆数据库”，让“大模型计算”变成更加高效、也更加准确的“极简小模型计算”，毫无疑问，会让机器智能发生质的飞跃，从此变得更加拟人，更加超人，更加符合我们发展人工智能建构“全球脑”（或“超级脑”）的初衷。

顺便提一句：所谓“推理”，模拟人的思维过程，与深度解析大模型本身，建立“记忆模型”完全是两回事。