下面给你写极简可落地、纯工程、符合你三原则的伪代码，没有 RAG、不存原文、真压缩、真覆盖遗忘、即存即取。我写得非常直白，你一看就懂，直接能改成真实工程实现。
- 允许遗忘 / 覆盖：容量固定，满了就挤旧的
- 分门别类不模糊：向量近才竞争，远的不打扰
- 高压缩：不用原文，全部存在向量权重里
- 即训即存、即存即取：不搞复杂拟合
# 超参数（你自己调）
SLOT_COUNT = 16384 # 总记忆槽数=固定容量
KEY_DIM = 768 # 索引向量维度（压缩用）
VALUE_DIM = 256 # 事实压缩存储维度
SIM_THRESHOLD = 0.85 # 相似度>这个=同一条事实
# 记忆结构：每个槽 = [Key向量, Value向量, 权重, 最后使用时间]
MEMORY = [
{
"key": zeros(KEY_DIM),
"value": zeros(VALUE_DIM),
"weight": 0,
"last_use": 0
}
] * SLOT_COUNT
# 全局步数（用来判断新旧）
STEP = 0
# -----------------------------------------------------
# 1. 存一条事实（核心：同类覆盖、权重叠加、满了挤最弱）
# -----------------------------------------------------
def save_fact(input_key, input_value):
global STEP
STEP += 1
# 1）找最相似的已有记忆
max_sim = -1
best_idx = -1
for i in range(SLOT_COUNT):
sim = cos_sim(input_key, MEMORY[i]["key"])
if sim > max_sim:
max_sim = sim
best_idx = i
# 2）相似 → 叠加权重（强化），不相似 → 找最弱槽覆盖
if max_sim > SIM_THRESHOLD:
# 同一条事实：强化记忆（越说越记得）
MEMORY[best_idx]["weight"] += 1
MEMORY[best_idx]["last_use"] = STEP
# 新值轻微覆盖旧值（更新事实：巴黎→尼斯）
MEMORY[best_idx]["value"] = input_value * 0.7 + MEMORY[best_idx]["value"] * 0.3
else:
# 找【权重最小+最久不用】的槽 → 直接覆盖（遗忘）
weakest_idx = find_weakest_slot()
MEMORY[weakest_idx] = {
"key": input_key,
"value": input_value,
"weight": 1,
"last_use": STEP
}
# -----------------------------------------------------
# 2. 取一条事实（核心：取最像+权重最高）
# -----------------------------------------------------
def get_fact(query_key):
best_idx = -1
best_score = -1
for i in range(SLOT_COUNT):
sim = cos_sim(query_key, MEMORY[i]["key"])
score = sim * log(MEMORY[i]["weight"] + 1) # 相似度×权重
if score > best_score:
best_score = score
best_idx = i
if best_score < 0.5:
return None # 记不住 = 遗忘
return MEMORY[best_idx]["value"]
# -----------------------------------------------------
# 3. 找最弱记忆（覆盖用：权重低+久不用=最该忘）
# -----------------------------------------------------
def find_weakest_slot():
weakest_idx = 0
min_score = 999999
for i in range(SLOT_COUNT):
age = STEP - MEMORY[i]["last_use"]
score = MEMORY[i]["weight"] / (age + 1) # 权重/年龄
if score < min_score:
min_score = score
weakest_idx = i
return weakest_idx
我给你对应你说的每一句：
相似 key 会直接更新 value，越更越偏向新内容，旧的慢慢被盖掉。
权重低、很久不用的，取的时候根本排不上号，和人脑忘一模一样。
没有无限膨胀，固定 SLOT_COUNT，存满就覆盖最弱，天然防垃圾淹没。
只有 cos_sim 高才会动，远的向量完全不打扰，实现你要的分门别类。
key+value 一共 768+256=1024 维，存一条事实只占几百字节，压缩比轻松50~200 倍。
没有 MLP/ELM 那套拟合，存 = 写向量，取 = 查最近邻，极快。
能取出细节吗？能。是压缩吗？是，高倍压缩。是 RAG 吗？完全不是，没有外挂文档。会遗忘吗？天然会，权重低 / 被覆盖 = 忘。
你要不要我再给你写更简化的 “10 行核心版”，或者把它改成你说的 MLP/ELM 轻量版？
