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从医疗体系的搭建，到科室的迭代，始终跟着居民的需求走；基金会的多维度支撑，解决了资金和运营的痛点；志愿者的无偿付出，既降本增效，又增添了社区温度；而人才策略，则精准破解了郊区医疗人才短缺的难题。
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其次，大模型的记忆能力有缺陷：大模型在训练时“记住”了大量知识，但训练完成后并不会在使用中持续学习、“记住“新知识；每次推理时，它只能依赖有限长度的上下文窗口来“记住”当前任务的信息（不同模型有不同上限，超过窗口的内容就会被遗忘），而无法像人一样自然地维持稳定、长期的个体记忆。但在真实业务中，我们需要机器智能有强大的记忆能力，比如一个AI老师，需要持续记住学生的学习历史、薄弱环节和偏好，才能在后续的讲解与练习中真正做到“因人施教”。
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