长期记忆（Long-term Memory）在人工智能领域，指的是系统能够持久存储和高效检索过去经验、知识或事件的能力，模拟人类记忆的长期特性。这种机制使AI模型能够在较长时间跨度内维持信息，支持连续学习、上下文感知决策和个性化交互，避免每次任务都从头开始；在技术实现上，常通过专门网络结构如长短期记忆网络（LSTM）或外部记忆模块来管理信息的保留与遗忘。
在AI产品开发的实际落地中，长期记忆技术是提升智能应用的核心要素。例如，智能客服系统利用它存储用户对话历史，实现连贯的个性化响应；推荐引擎基于用户长期行为模式优化内容推送；在自动驾驶场景中，帮助车辆学习道路历史事件以增强决策安全性。随着大型语言模型的发展，长期记忆正结合注意力机制等创新架构，向更高效、可扩展的方向演进，推动产品在用户体验和自适应能力上的突破。
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