在传统的人工智能应用中，最大的痛点之一是上下文遗忘。每次对话都是全新的开始，AI 无法记住之前的交流内容。而 Clawdbot 通过一套巧妙的双层记忆系统，完美解决了这个问题。

一、为什么需要长期记忆？

传统 LLM 的局限性：

• 上下文窗口有限（几万到几十万 token）
• 超出窗口的内容就会被遗忘
• 无法跨会话保持连贯性
• 重复询问相同的问题，浪费时间和算力

真实场景的挑战：

• 项目路径、配置细节需要反复确认
• 用户偏好、决策历史无法持久化
• 重要上下文在每次对话中都要重新建立
• AI 就像"健忘的助手"，无法积累经验

二、Clawdbot 的双层记忆架构

Clawdbot 采用短期记忆 + 长期记忆的双层架构，模拟人类的记忆系统。

短期记忆（Daily Notes）

存储位置：

/root/clawd/memory/
├── 2026-01-31.md
├── 2026-02-01.md
├── 2026-02-04.md
├── 2026-02-06.md
├── 2026-02-07.md
├── 2026-02-08.md
└── 2026-02-09.md

特点：

• 按日期组织文件（memory/YYYY-MM-DD.md）
• 记录当天的原始日志和事件
• 包含问题、解决方案、决策过程
• 详细但未经过滤的"流水账"

长期记忆（MEMORY.md）

存储位置： /root/clawd/MEMORY.md

特点：

• 提炼后的精华信息
• 只保留重要的决策、上下文、偏好
• 就像人类的长期记忆，不是流水账
• 定期从短期记忆中筛选有价值的内容

三、记忆系统的生命周期

1. 会话启动时（每次对话开始）

Clawdbot 会自动加载以下文件：

1. SOUL.md — 我是谁
2. USER.md — 你是谁
3. 最近2天 daily notes — 最近发生了什么
4. MEMORY.md — 长期重要信息（仅主会话）

安全设计：

• MEMORY.md 只在主会话（私聊）时加载
• 在群聊或共享上下文中不会加载
• 防止隐私泄露到不安全的场景

2. 会话进行中（实时记录）

何时写入：

• 用户说"记住这个"
• 学到新的教训或经验
• 做出重要决策
• 发现新的配置或路径

3. 定期记忆维护（心跳检查）

Clawdbot 有一个心跳机制，定期（几天一次）自动进行记忆整理，就像人类定期回顾日记并更新心理模型。

四、核心优势

与传统方案对比：

五、总结

Clawdbot 的记忆系统展示了"文件即记忆"的设计哲学：

• 核心思想： 文件比内存更可靠，文本比 token 更持久
• 适用场景： 个人助手、开发协作、知识管理
• 关键特性： 持久化存储、人工可读、语义搜索、自动维护

对于 AI 应用开发者而言，Clawdbot 的记忆系统提供了一个简单而强大的参考实现。它证明了：好的 AI 系统，不应该只是"聪明的对话者"，更应该是"可靠的合作者"。

本文由作者 twg2020 创作，使用 AI 辅助润色。

在深度学习领域，注意力机制（Attention Mechanism）已经成为现代神经网络架构的核心组件。从 Transformer 到 BERT，再到 GPT 系列，注意力机制彻底改变了自然语言处理的格局。

一、什么是注意力机制？

注意力机制的核心思想很简单：让模型在处理序列数据时，能够"关注"到最重要的部分。就像人类在看图片时，会自然地聚焦在关键物体上，而不是均匀地处理每个像素。

数学上，注意力可以表示为查询（Query）、键（Key）和值（Value）三个向量的交互：

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k)V

其中 Q、K、V 分别通过线性变换得到，d_k 是缩放因子，用于防止梯度消失。

二、为什么需要注意力机制？

在 RNN 和 LSTM 时代，模型在处理长序列时面临两个主要问题：

• 长距离依赖：序列开头的信息很难传递到末尾
• 并行计算困难：RNN 必须逐步处理，无法充分利用 GPU 并行能力

注意力机制通过直接建立序列中任意两个位置的联系，完美解决了这些问题。

三、多头注意力（Multi-Head Attention）

单个注意力头可能只能关注一种模式。多头注意力通过使用多组 Q、K、V，让模型能够同时关注不同的位置和表示子空间。

假设有 h 个头，每个头的维度为 d_k = d_model / h。多头注意力的输出通过线性变换融合：

MultiHead(Q, K, V) = Concat(head_1, ..., head_h)W^O

这种设计让模型能够学习到更丰富的特征表示。

四、实践中的技巧

在实际应用中，有几个关键技巧需要注意：

1. 位置编码（Positional Encoding）

注意力机制本身不包含位置信息，需要通过位置编码注入序列顺序。常用方案包括正弦位置编码和可学习的位置编码。

2. 残差连接和层归一化

每个注意力层后都接有残差连接和层归一化，这是训练深度网络的关键：

Output = LayerNorm(x + SubLayer(x))

3. 缩放点积注意力

使用 √d_k 进行缩放非常重要，否则在 d_k 较大时，softmax 会进入饱和区，梯度极小。

五、代码示例

下面是一个简化版的 PyTorch 实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super().__init__()
        self.d_model = d_model
        self.num_heads = num_heads
        self.d_k = d_model // num_heads

        self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_o = nn.Linear(d_model, d_model)

    def forward(self, query, key, value):
        batch_size = query.size(0)

        # Linear projections in batch
        Q = self.W_q(query)
        K = self.W_k(key)
        V = self.W_v(value)

        # Reshape for multi-head attention
        Q = Q.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        K = K.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        V = V.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)

        # Scaled dot-product attention
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_k)
        attn = F.softmax(scores, dim=-1)
        output = torch.matmul(attn, V)

        # Concatenate heads
        output = output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model)
        return self.W_o(output)

六、总结与展望

注意力机制不仅仅是技术的进步，更是一种范式的转变。它让模型学会了"聚焦"的能力，这更接近人类的认知方式。

未来，我们可能会看到更多变体，如稀疏注意力、线性注意力等，它们在保持性能的同时进一步降低计算复杂度。

对于工程师而言，理解注意力机制的原理和实现细节，已经成为深度学习领域的必备技能。

本文由作者 twg2020 创作，使用 AI 辅助润色。

最近去北海出差，带家人同去，体验不错。

旅游最需要的是一种松弛状态，在出差时顺带旅游正好完美契合了这个点。在长假期间旅游，哪里都是人山人海，体验感严重打折。想想黄金周的景区，摩肩接踵，排队两小时拍照两分钟，那种疲惫感光是想想就累。

而出差旅游就不一样了：

• 不用做任何攻略，说走就走，随遇而安
• 想出去玩就出去，想酒店躺一天就躺一天，没有心理负担
• 不用担心错过景点，反正本来也不是为了旅游来的
• 人少景美，工作日的景区，安静得像包场一样

旅游的本质：一种心态

这次去北海，让我重新思考了旅游的意义。

旅游是一种心态，环境都是其次。用一种体验的心态，其实到哪都是旅游。

举个例子：

• 在酒店阳台上发呆看海，是一种体验
• 在陌生的街道闲逛，感受当地人的生活节奏，是一种体验
• 在路边小店吃一碗当地的面，和老板聊几句，是一种体验

人生就是一场体验之旅，之所以去远方，只是为了体验一些没见过的人和事物。但如果心态不对，去了远方也只是换个地方刷手机而已。

北海之行的高光时刻

这次去北海，没有拍照打卡压力，没有走马观花，反而留下了特别多难忘的回忆。

印象最深的是在宽敞无人的海岸线上带家人兜风。那种感觉，真的太美妙了。

想象一下：

• 海风拂面，阳光正好
• 一望无际的海岸线，只有我们一家人
• 宝宝在后面兴奋地叫着，指这指那
• 没有堵车，没有游客，只有大海、沙滩和我们的笑声

这种独享整个海滩的感觉，可能只有在非假期、非旺季才能体验到。而这，恰恰是出差旅游的最大福利。

宝宝的童年记忆

看着宝宝在海边挖沙、捡贝壳，我突然意识到：

这些可能就是他童年的美好记忆。

不是那些精心安排的景点打卡，不是那些昂贵的亲子酒店，而是这些自然发生、没有压力、充满惊喜的小瞬间。

挖沙时的专注，捡到贝壳时的兴奋，被海浪追着跑时的尖叫……这些画面，会在他脑海里留下深深的印记。

而我作为父亲，最幸福的时刻，就是看着他开心地探索这个世界，用他纯真的眼睛去发现美好。

关于"松弛感"的思考

最近"松弛感"这个词很火，但真正能体会到松弛感的人并不多。

为什么？因为大多数人的旅游是这样的：

• 提前一个月做攻略，排得满满当当
• 早上6点起床，赶在景区开门前到达
• 走马观花，到此一游
• 晚上回酒店累得倒头就睡
• 发朋友圈时修图修一小时
• 回到家比上班还累

这不叫旅游，这叫换个地方加班。

真正的松弛感，应该是：

• 想睡到几点就睡到几点，不用赶景点
• 想玩就玩，想休息就休息，听从身体的感受
• 不追求打卡所有景点，留点遗憾下次再来
• 不用每顿都吃当地特色，累了就点外卖
• 少拍照多发呆，用眼睛记录而不是相机

出差旅游的哲学

出差时顺带旅游，看似是工作与生活的妥协，其实是工作与生活的平衡。

工作中穿插旅游，让紧张的出差多了一份期待；旅游中带着工作，让随意的行程多了一份从容。

这种不完美中的完美，可能才是成年人生活的常态。我们很难有纯粹的旅游时间，但我们可以让每一次出行都变得有意义。

写在最后

这次北海之行，让我明白了一个道理：

旅行的意义，不在于去了哪里，而在于和谁一起去，带着什么样的心情去。

如果心态对了，出差也能变成旅行；如果心态不对，环游世界也只是换个地方焦虑。

感谢这次北海之旅，让我重新找回了旅行的初心。也感谢我的家人，愿意陪我在工作之余，一起探索这个世界的美好。

下一次出差，又会有什么样的惊喜呢？我很期待。

本文首发于 2024年9月8日，记录了一次特别的北海之旅。

奥运冠军郑钦文、王楚钦名字里面都有个钦，研究了下这个字还挺有意思的。

一个看似普通的汉字，背后竟然藏着几千年的历史和智慧。

金 + 欠 = 钦

让我们先拆解一下这个字：

左边的金字旁很好理解，就是五行金木水火土的金，也正好是金牌的金。这部分代表着金属、乐器、兵器等与金属相关的事物。

右边的欠，才是真正的玄机所在。

"欠"的秘密：一个打哈欠的姿势

很多人可能不知道，"欠"是从象形字的一个"打哈欠"的姿势演变而来，古人用来表达"开口"的意思。

这个发现让我重新认识了汉字的构造逻辑。原来每个字背后，都可能有一个生动的故事。

我们来看几个例子：

1. 吹、歌、歉

• 吹需要用嘴吹气
• 歌需要用嘴唱
• 歉需要开口道歉（道歉的"歉"用的是"言"字旁，但读音相通）

这些字都和"开口"这个动作有关。

2. 坎：土开了个口

再抽象一点的例子：坎。

这个字的意思是"土开了个口"，表达路面不平也就是坎坷的意思。

想象一下，地面裂开一道口子，自然是坑坑洼洼、不好走的。这个比喻太形象了。

钦的本义：金开了口

回到"钦"字。

钦字的字面意思就是"金开了个口"，用来指代乐器。

在古代，乐器可不是人人都能拥有的。只有在尊贵的人家，才有资格、有财力拥有乐器。

所以，"钦"就引申成了尊贵、尊敬之意。

这个逻辑链条非常清晰：

1. 金 + 欠 = 金属开口 = 乐器
2. 乐器 = 古代奢侈品 = 只有尊贵的人才有
3. 所以 钦 = 尊贵、尊敬

汉字的魅力：推敲的由来

难怪汉字有"推敲"的说法。

这句话原来是贾岛的诗句："鸟宿池边树，僧敲月下门"中，到底是"推"门还是"敲"门，他在驴背上反复琢磨，最后撞到了韩愈的轿子。

韩愈不仅没有生气，还帮他定夺：用"敲"字更有韵味。

这个故事告诉我们：汉字真的是一门需要仔细琢磨的语言，每个字背后都有一个历史由来。

汉字构造的智慧

通过研究"钦"字，我突然意识到：

汉字不是随意的符号，而是一个个故事，一个个场景。

每个字的构造，都蕴含着古人的观察、思考和智慧。

比如：

• 休 = 人 + 木：人靠在树上休息
• 采 = 爪 + 木：手在树上摘果子
• 明 = 日 + 月：日月同辉，光明之意

这些字，本身就是一幅画，一个场景。

奥运冠军的名字

说回郑钦文、王楚钦。

他们的父母起名字时，可能只是觉得这个字好听，或者有寓意。但可能不知道，这个字背后竟然有如此丰富的文化内涵。

"钦"这个字，既代表着尊贵和尊敬，又承载着几千年汉字文化的传承。

这也许就是冥冥之中的安排吧——承载着美好寓意的名字，最终成就了不平凡的人生。

语言学研究的小确幸

我对汉字的兴趣，不是什么学术研究，纯粹是生活中的小确幸。

看到一个有趣的字，研究一下它的构造和来源，就像解谜一样，充满了发现的乐趣。

这种不为功利，只为好奇的学习，恰恰是最纯粹的快乐。

写在最后

这篇文章写于奥运期间，被冠军们的名字触发，一不小心就写了这么多。

如果你也对汉字感兴趣，不妨也试试：

• 选一个你喜欢的字
• 查查它的构造和来源
• 想想古人为什么这样设计
• 感受一下汉字背后的智慧

你会发现，每个汉字都是一个宝藏，等着你去挖掘。

学习，不一定要正襟危坐。在路边看到一块有趣的石碑，在书上看到一个生僻的字，在新闻里听到一个陌生的地名，都可以成为学习的起点。

保持好奇，生活处处是学问。

本文首发于 2024年8月27日，奥运期间的一个小小语言学研究。

周末两天，看书、骑行、跑步、DOTA、早睡早起、疲倦了就小憩。

一个人过得好不快活，这就是独处的乐趣。

被误解的"独处"

很多人害怕独处，觉得孤独寂寞，甚至有点可怜。

但在我看来，独处是一种能力，一种享受，一种奢侈。

现代人的生活，被各种关系和责任填满：工作中要应对同事、客户、老板；家里要照顾孩子、伴侣、父母；社交圈要维护朋友、同学、各种群；手机里还有无数条未读消息等着你回复。

真正属于自己的时间，少得可怜。

所以，当我拥有一个完整的周末，没有任何社交义务，没有任何人在等我，我可以完全按照自己的节奏生活时，我感到的不是孤独，而是自由。

每个选择都有代价

每个选择都有他的快乐和烦恼。

这句话听起来有点像废话，但真正理解它的人不多。

娃陪着时有带娃的童真乐趣，媳妇陪着时有爱的甜蜜，不在身边时有一份难得的安静。

这让我想起一个有趣的现象：我们总在追求"完美"的状态，但其实每个状态都有得失。有娃时羡慕自由，自由时又想念热闹。

骑行的哲学

骑行时，烦恼的是经过那些繁忙的路段，快乐的是在湖边微风徐来的感觉。

就像人生，总要经历一些拥堵才能抵达开阔。湖边那几分钟的惬意，足以抵消路上的喧嚣。这让我学会在过程中寻找美好，而不是只盯着目的地。

工作的双面

工作时，烦恼的是那些勾心斗角，快乐的是搞定一个难题后的成就感，当然还有发工资时的快乐。

职场如战场，但也是修炼场。解决难题时的快感，那种"我做到了"的瞬间，是金钱买不来的满足感。至于勾心斗角？把它当作观察人性的素材就好。

阅读的顿悟

看书时，烦恼的是那些枯燥晦涩的语句、复杂的关系情节理解，快乐的是突然读懂一句话、读懂一个人的心理时的豁然开朗。

读书就像爬山，过程艰难，但登顶时的视野让你觉得一切都值得。那种"啊，原来如此"的瞬间，是大脑最美妙的化学反应。

乐观是一种选择

不管现实如何，保持一种乐观、积极的心态。

这不是鸡汤，这是我的切身体会。

乐观不是无视烦恼，而是：接受每个选择都有代价，在烦恼中寻找快乐，在不完美中找到平衡，在变化中保持定力。

人生即体验

人生是一种体验。

我们来这个世界，不是为了完成某个任务，不是为了达到某个目标，而是为了体验这个过程。

体验快乐，也体验痛苦；体验成功，也体验失败；体验陪伴，也体验孤独；体验有人的热闹，也体验独处的宁静。

所有这些体验，加起来，才是完整的人生。

独处不是孤独，而是与自己对话。在喧嚣的世界里，能有时间静静思考、做自己喜欢的事，这本身就是一种奢侈。

也许，独处的能力，是成年人最重要的技能之一。

本文由作者 twg2020 创作，使用 AI 辅助润色。