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近日, 记忆大模型初创公司 MemoraX AI(深圳忆纪元科技有限公司)宣布完成千万美元种子轮融资 , 本轮由 L2F 光源创业者基金与钟鼎资本联合领投, 多家知名机构及产业方参与跟投。所获资金将主要用于智能体强化学习(Agentic RL) 算法的迭代与工程化落地, 以及内生记忆模块的产品化开发。
📌 创始团队: 学术与产业双重深耕
MemoraX AI 成立于 2026 年 3 月, 创始人郝建邺教授现任天津大学菁英教授, 获国家优秀青年科学基金资助, 近两年在 ICML、NeurIPS、ICLR 三大顶会的论文产出位列全球前十, 谷歌学术引用量超 1.5 万次。他曾担任华为决策推理实验室主任、华为大模型算法实验室主任及华为医疗军团技术总裁, 团队核心成员来自华为、阿里、腾讯等企业, 技术底蕴扎实。
🔍 核心命题: 让大模型从“存储”走向“记忆”
郝建邺认为,当前大模型普遍存在“失忆症”——它们擅长存储和检索信息, 却难以在交互中持续理解、更新和重组记忆。MemoraX AI 自主研发的 Agentic RL 技术, 旨在将记忆能力内化进模型, 跨越从“存储”到“记忆”的鸿沟。其核心能力围绕三个维度展开:
- 持续进化能力: 记忆不再是静态的信息集合, 而是在交互中随时间积累、随反馈修正、随场景迁移的动态过程。
- 精准召回能力: 解决传统方案中记忆碎片化、检索不精准的痛点, 在文本类记忆测试集 LoCoMo-Refined 上领先第二名 30%, 模型训练效率提升 400 倍。
- 泛化复用能力: 实现跨场景记忆复用, 可快速适配智能交互、企业知识管理、个性化数字陪伴、AI Coding、新一代智能终端等场景。
💡 产品规划:B 端与 C 端并行
MemoraX AI 采取 B 端与 C 端并行的策略。B 端方向为智能客服、企业知识管理、金融、医疗、法律等场景提供标准化记忆模块;C 端方向则开发个人智能助手产品。公司计划在 12 个月内推出首批标准化记忆产品, 覆盖企业知识管理与个人交互场景。
📊 行业观察: 记忆能力成 AI 应用瓶颈
本轮联合领投方 L2F 光源创业者基金创始合伙人郑烜乐表示,记忆系统是智能体最核心的基础设施能力之一, 直接决定了智能体体验与交付能力的上限。无论是陪伴类、效率工具类的软件赛道, 还是以 AI 原生功能为核心价值的硬件战场, 构建可靠、长期、稳定的记忆能力, 都是当前 AI 应用层最亟待突破的瓶颈。而这一问题的本质, 正是如何让模型在动态交互中持续学习与自我更新。他认为, 郝建邺教授深耕强化学习领域多年, 在学术界与工业界均有极强积累, 是推动这一方向从研究走向产品落地的最佳人选。光源在 MemoraX AI 正式成立前便深度参与了项目的构建与孵化。
🚀 总结
围绕“记忆大模型 MemoraX AI 完成千万美金种子轮融资,L”，这一部分可从背景、现状与影响三个角度理解其关键信息。结合已公开内容来看，核心结论是趋势已较为明确，但细节仍需结合后续进展持续观察。
