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從根本上看，這兩種方法其實遵循的是同一個核心邏輯。都在說一個問題：模型要想實現長期的記憶連貫性和理解穩定性，光依靠固定的上下文窗口和權重存儲是不夠的。這個限制決定了當前架構的天花板。換句話說，真正的"理解"需要超越模型本身的參數約束——這是整個AI架構設計要解決的根本難題。