ChatGPT 做夢 記憶 更新

OpenAI 已經基於一種稱為 "做夢" 的流程，為 ChatGPT 引入了一種顯著更強大且計算效率更高的記憶架構。此系統透過參考聊天紀錄，使 ChatGPT 能在背景中自動策展與合成記憶，減少已儲存資訊的過時情況，並提升模型在多年時間範圍內保持連續性的能力。

ChatGPT 記憶的演變

ChatGPT 的記憶系統已從顯式、使用者觸發的儲存過渡到自動背景合成過程，以解決可擴展性和正確性方面的挑戰。

• 儲存的記憶 (April 2024): 最初的系統依賴強烈的提示（例如，「記住我正在前往新加坡旅行」），僅在活躍對話期間寫入記憶。此方法常導致資訊過時，並需要明確的指示才能運作。
• 做夢 V0 (April 2025): OpenAI 推出了 "做夢" 的第一個版本，允許模型參考已儲存記憶列表之外的聊天內容，並在背景中自動策展記憶。
• 做夢 V3 (June 2026): 目前的架構是做夢的一個更具擴展性且計算效率更高的版本。它作為一個獨立的記憶系統，能在不依賴明確使用者請求的情況下，合成最新且最相關的內容。

使用者可以透過記憶摘要頁面管理這些合成的記憶，在那裡他們可以檢視 ChatGPT 所知的重點，更新個人資訊，並針對特定主題提供指示。

關鍵記憶目標與功能

OpenAI 根據三個主要目標評估以做夢為基礎的記憶系統的效果：前向延伸內容、遵循偏好以及隨時間保持最新。

前向延伸有用內容

此系統使 ChatGPT 能在複雜且長期的專案中建構於先前的內容之上，免除使用者在新對話中重新介紹自己或其技術設定的需求。例如，如果使用者先前曾討論過特定的相機和外殼設定，模型可以根據該特定硬體提供量身訂製的產品建議，而非提供通用的檢查清單。

遵循偏好與限制

做夢提升了模型在不同對話中套用個人限制與隱含偏好的能力。這些偏好包括：

• 明確指示: 具體指示模型應如何回應（例如，「不要再提及 [Topic X]」）。
• 個人限制: 固定屬性（例如，「我是素食者」）。
• 隱含偏好: 塑造相關性的情境資料（例如，知道使用者住在舊金山附近以提供當地化建議）。

隨時間保持最新

與靜態的傳統記憶系統不同，做夢允許記憶隨時間自動更新。這可以防止「過時記憶」——模型可能誤以為使用者仍在週前結束的旅行中。系統能自動將記憶從「使用者正在規劃七月前往新加坡的旅程」修改為「使用者在 2026 年七月已前往新加坡」，以確保後續建議基於使用者目前的位置和時區。

擴展性與可用性

OpenAI 已將執行做夢流程所需的運算量降低約 5 倍，從而使該功能能夠更廣泛地推出。

• Plus 和 Pro 使用者: 該更新自 2026 年 6 月 4 日起於美國的使用者可用，並提供增加的記憶容量。
• 免費和 Go 使用者: 該系統將在未來幾週內推出至更多國家，並提供給免費和 Go 使用者。