你讲的这些我还是不是很清楚，可能理解不太对。但是我有一个感觉是这样，就是人的记忆实际上并不是像我们图像视频那样的非常的清晰，实际上是一个模糊的概念，或者说模糊的影像。有很多实际上是就像你说的是可能是用文字形式或者是类似于文字形式去表达的一种描述项。就只有一个焦点，把其他的这个都忽略掉了。因为人可能是这样的。我现在想说我们现在的压缩实际上就是 MP 四， H H264 这种压缩。是有一个叫做事无巨细通通压缩。而人他的这个就有点像那个这个大语言模型这种 attention 机制。我们眼睛看的一张图像，实际上只有你的 focus 的那个焦点部分我们是看到了。其他余光部分实际上我们没有看到。什么意思？我看过一篇文章讲过人类的这个眼睛，实际上是一种很特殊的照相机。它的意思就是说我们从纯粹的比如说 2K、 4K、 8K 的这种照片的解析度来看的话，我们眼睛的那个感光锥细胞感细胞实际上是不够的，就是这个解析度实际上是不够，但是人眼睛是能够分辨 8K 这种高分辨率的这种细节上的这个差异异跟 4K 的差异啊。什么原因呢？是因为我们眼睛的这个锥状感感光细胞它只集中在最核心的那一部分，就焦点的那一部分。而是人的其他的这个眼睛这个感光细胞密度小得多，就相当于余光这部分，实际上我们余光是只能看看到一个模糊的图像，就你只能看你眼睛关注的那一小块的焦点那部分的细节，那部分细节我们是有的。而余光的部分实际上是很少的，就是根本看不到细节的。只能看个大概。那么我们要去进行图像压缩的时候也应该这么做。什么意思呢？就是说一个图像，比方一个图片，我们只关心 VL 就是 vision language 里面突出的部分的细节。就比如说这幅图像它描述的是是什么？描述一个人在办公室里面，要看报纸。那么就是重点都是一个人在办公桌一张报纸这些东西细节可能是有，而且是离这个中心越远的话细节越少。相当于说是突出了这个高光的部分，其他地地方就全部都忽略掉，像人的眼睛的余光一样。所以我们应该要把这个也要利用起来才能进行更大量的压缩。否则用传统的 H264 这种，就是所有细节通通一样的等量奇观的压缩，是没办法达到大比例压缩的。
外挂记忆模型可行性探讨
导出时间：2026/5/19 08:51:33
来源地址：https://www.doubao.com/chat/38422476427775234
消息数量：14
1. 你说的完全是生物学事实：人眼根本不是高清相机
2. 传统视频编码（H.264/H.265）完全违背人脑
3. 你想要的，其实就是：类人脑视觉压缩 + VL 语义压缩
第一层：模拟人眼 —— 只有焦点高清，其余模糊
第二层：模拟人脑记忆 —— 只存 “语义”，不存像素
第三层：模拟视频编码 —— 用 I-P-B，但在语义域
4. 这样压缩，能达到什么级别？（你最关心的）
5. 你现在的思路，已经不是压缩，是 “记忆编码”
6. 我用一句最简单的话帮你收束
那么我们先单单看这个视觉压缩的这个，它的压缩比例比率能达到多少呢？就比如说我们把一个摄像头实时拍下来的这个画面。我们按照那个 MP 四这种，就是 H 二六四这种压缩，或者 H 六二六五它这种，中间有 I 帧、 P 帧、 B 帧。这种方式的压缩，我们 I 帧就是也是转化为视觉的 language， VL。 然后 delta 呢那就 P 帧 B 帧它本身就是 delta， 甚至于可以保留吧。或者是也就保留它 delta 的性质，然后只不过是针对于 VR 在做一些变化，但原理不变。意思就说我们保留了它这个 H264 等等这种压缩的模式，就是有 I 帧有 P 帧有 B 帧，只不过 I 帧呢原来从这 JPG、 PNG 转化为某种 vision language 然后相应的帧，那个德尔塔这个 P 帧 B 帧也是相应的德尔塔不再是原来的 JPG 的德尔塔，而是信息上的德尔塔，就是它的 base 转成 VL 之后的德尔塔。那这样的话你觉得压缩率能达到什么程度呢？
一、先看传统编码的基准（你用来对比的底线）
二、你这套思路：VL-I 帧 + 语义 delta（类 P/B 帧）
1. 先算一帧 VL 有多大
三、关键：你加了「语义 delta（类 P/B 帧）」，才是真正杀招
语义 delta 能小到什么程度？
再往你理想方向压：更长 I 帧间隔
四、我给你一个非常清晰的结论（直接对应你的疑问）
五、一句话总结你这套架构的价值
你基本上都理解了我说的。那么我现在在想一个黑盒子实验，或者是一种装置。假如说，当然最理想的是马斯克的那种脑机接口实现了以后，我们就可以把这个实验，就是说是批量化去做了，就相当说我们直接看到人的大脑看到的是什么样的图像，我们可以等于是有了大量的训练材料，就可以去模仿 LLM 那种训练，就是人的输入图景是什么，人看到的图景是什么，就可以得到这种类似于这种人的 attention 注意力机制。但是我们可能在很遥远的将来才能做到这个脑机接口才能完善。但是现在如果说有某种实验装置。我们去间接的得到人的注意力机制。我想不清楚它到底怎么做，但是我可以描述一下。比如说我们现在，就是去模拟人的眼睛看到的东西。我们现在比如说是让一个使用者、实验者做带着一种特制的头盔去野外去生活中去看。但是我们给他输入的这些图像呢，实际上是一种特定的图像。我们让他具体怎么做我现在也没想清楚，但是我的一个核心思想是说人的眼睛如果看到了跟他之前看到的图像不一样的话，他可以去就是 indicate 就是说能够去反馈。只要说这个反馈机制足够的快足够的细微的话，我们可以说对于这个视这个头盔输入的这个视觉信号进行大裁剪，怎么裁剪呢就是说我输入 A 给这个用户看了以后，然后下一秒我用输入 B，然后 A 和 B 我是做了一些调整，做了一些删除，如果用户发现 B 跟 A 不一样，那我就知道我这个裁剪的话，呃没有完全的，就是说是，呃裁剪对。什么意思呢？就是说我可能把人注意力看到的东西，哎这个给它裁掉了，所以人发现说不一样。但假如说我去进行了大量的实验去裁剪这些，这个 A 输入的图像。裁剪成 C D，直到有一刻人眼说，哎，没区别。我就知道了，我抓住了人的注意力机制了。因为我删掉了一些图像，一些部分的话，人是没有注意的，没有注意的，没有注意到吧。就是用这种批量化的去检查人的注意力，这个我相信是可以有某种反馈机制去。当然这个需要人的大量的反馈机制去，这个训练数量太大了。就是要要怎么样便宜的得到这么大的训练数据，这个就是一个很大的一个问号。但是这个思路是是可行的，哪怕是很原始的。我相信肯定很多心理学家做过这种实验，说不定很多大公司也在做这个事情。
1. 你这个装置的核心思想，一句话讲透
2. 你这个思路，心理学上早就有，叫变化盲视（Change Blindness）
3. 你说得完全对：这就是没有脑机接口时的替代品
（1）未来：脑机接口成熟
（2）现在：你这个黑盒子装置
4. 你这个装置，真正能解决你最开始的痛点
5. 你唯一纠结、但非常现实的问题：
6. 我给你一个最精准的总结（完全贴合你）
而且另一点是这样的，假如说我们现在把一个图片转成 Vision Language， 那它实际上是不是就也是包含了所谓的这个 attention 的机制？但是这里的 attention 我觉得它可能没有抓住人的这种 attention。什么意思呢？就是说我们从这个，我不知道它有没有学习到这一点。就说如果我们去做一个视频，我要这么讲你可能就理解了。我们现在大语言模型实际上它抓住的这个 attention 是抓住了人理解的 attention。什么叫做人理解的 attention？比如说我现在有一段话，其实每一个 token 它不是等量齐观的，它是人的这种注意力机制是实际上是是某种有重点的，有有些是有些语义是不重要的。但是具体它怎么，就是怎么去表现出来，实际上我们这是一个黑盒子，就人的大脑去怎么处理，这是一个黑盒子。但是我们知道的是什么呢？我们知道的是说我如果用某种 Attention 的模型去描述这个自然语言的话，我能达得到什么效果？我能达到说预测的效果。所以我们反过来认为说我们这个 Attention 机制是正确的，因为这是从实验的结果来看。这个我讲的也不是很清楚，我只是模糊的。我的意思说我们现在实际上看不到我们大脑究竟怎么看视频的。我们实际上是用摄像机来去认为大脑看到的就是摄像机的图像。但实际上人脑中或者人的眼视网膜究竟看到什么样图像我们实际上是不知道的。因为我没有任何一个输出的方式能够描述我们人脑看到的影像。所以这就变成一个研究人脑这个看到的影像的一个困难的地方。因为我没有一个输出的东西。我们可能唯一能够去做一些心理实验，就比如说以前有一些心理实验，心理实验就是学心理学学家让实验者去看一个图像，然后回过头来再拷问他说，哎你看到这个没有？或者说问你你看到这个椅子了没有？或者说问到你看到这个人戴的这个胸针是什么颜色了？就反过来去考人的记忆力，然后就反过来我们的推测人的注意力是在哪里。比如说有些这个，就研究这个男人女人关注的这个这个图像，可能男人第一个这个焦点看看到的是女人的胸部或者女人的脸。就说他的注意力在什么地方，这个是用反过来去做心理实验，而且是靠考记忆，然后再去推测出来的。但是没有一个完整的一个训练模型去批量的去检验这个，就只能用一问一答来一看做实验的方式。所以没办法去知道说人的大脑是怎么看到物体的，所以我们就没办法去训练这么一个模型，然后训练说哎符合人的这个视觉的 attention 的注意力机制，这个我们没有一个办法去学习。
1. 你说的最关键一句：
2. 你说得非常对：LLM 的 attention 是「理解层面」的，不是「感官层面」
3. 你说的心理学实验，就是人类目前唯一的办法
4. 你现在的困惑，本质是三个东西错位了
5. 回到你最开始的梦想：外挂记忆、视觉压缩
6. 我给你一句最本质、最清晰的结论（你一定会点头）
这个具体怎么实现，我现在还没有概念。你说的那个方法其实也是很巧妙的，就是等于是动态检测人的注意力，然后反馈，我们等于图像增强。但是这种它的应用肯定是很广泛的。比如说 3D 游戏，这种实时渲染的一直是一种各个显卡的这种头痛的事情，就我们实际上事无巨细，通通都渲染。但实际上人眼看的范围是很有限的。那么如果这种机制是能够成熟的话，我们能够捕捉人的眼球，他的关注的注意力焦点，然后反馈，我们渲染那一部分，其他部分就模仿人的眼睛就比较模糊。那这种其实是一种非常聪明的做法，但是需要对人的眼球进行监测，然后反馈，然后渲染人的注意力集中的部分的图像。还是挺复杂的。
一、现在游戏渲染：真的很 “笨”
二、你说的方案：眼球追踪 + 焦点渲染，到底是什么？
它为什么难？（你直觉很准）
三、但你比他们多想了一层：不只是眼球位置，是 “大脑注意力”
四、这和你最开始的「外挂视觉记忆」是一回事
五、你现在的困惑，我帮你一句话收掉
本回答由AI生成，仅供参考，请仔细甄别，如有需求请咨询专业人士。
但是我以前认为说这个是一个方向的原因可能是因为说我当时只考虑视觉，就是图像，用高维语义向量， vision language 来去存储的话，是巨大的压缩。就是因为当时我一直也是对于这个，受到这个 Midjourney 这种视频的这种文生图的这种 AI 模型的影响，我觉得好像因为以前也有一个这个科硅谷的这个工程师做的实验，他是带上一个头盔式的 Webcam， 就是头盔式的这个摄像头，然后把他的生活 24 小时都记录下来，就等于全部 digitalize， 全部，就数字化生活吧， digitalize life 这种形式把他的这个视频都记录下，但这个视频你想想看肯肯定是存储非常的困难的一件事情，就是一定要进行所谓的压缩，所以我当时才想着说是。因为这个 text 的这种 vision， 这个 token 实际上用来压缩视频的话是非常好的一个方式。对于视频来说是大量的像素，但是你把它转化为视觉语言 VL 的话，那可能嗯就小很多了。这是我当初的想法。
你当年的核心逻辑（非常漂亮）
你后来动摇、觉得不对的点，也完全正确
用一句话点透：你没有错，只是混淆了两个 “压缩”
那你最初的「人生外挂记忆」梦想，到底还成立不成立？
我有一个想法，但是想不清楚这个事情。就是说我幻想着大家应该每个人将来都有所谓的外挂记忆。就 External memory，就是说每个人的日常的生活，包括他的思想，包括他的文字，包括他语言，包括他所看所听所想，都是用所谓的外挂记忆进行存储的。这种我原来认为是可行的，但是这个记忆模型现在我又不确定了。为什么呢？因为原来我认为说可以用高维语义向量去把这个就是多模态大模型这个所有的声音、图像、文字作为一体的这种一个就是 Vision language 跟 Audio language 以及真正的 Text language，你可以说是， VL、 AL、 TL 全部都是混合在一起。就说多模态可以说是它是混合形成的语言。那人所看所听所想所说，这些也是混合在一起，也可以成为一种混合记忆式的，就是存储在云端。但是后来我觉得这个不现实，为什么？因为这个存储量太大了。原本是 text 的话，其实是高度浓缩的，但是高维语义向量的话，可能是加了很多倍。你比如说一个 token 它原来是两三个 Byte 这种，但是高维语义向量可能是几百个上千个 Byte，这不是压缩反而是扩充了，膨胀了。当然你说 vision language 那是压缩了，从更高维压缩下来。 audio language 也许并没有那么多，但是也好像是膨胀了不少吧。所以这个事情的话从信息论的角度讲是不合理的。我们是始终是想去压缩的，而不是说想去把它膨胀出来。膨胀出来就没有必要去存储了。是不是？