短期记忆（Short-term Memory）是指在认知科学中，信息被暂时存储和处理的系统，具有有限的容量和较短的持续时间，通常用于支持即时决策和任务执行。在人工智能领域，这一概念被模型化为序列数据处理中的状态维护机制，如循环神经网络（RNN）通过内部状态保留近期输入信息，但易受新数据覆盖的影响，从而模拟人类记忆的局限性。
在AI产品开发的实际应用中，短期记忆技术对于构建实时交互系统至关重要。例如，在智能客服机器人中，LSTM（长短期记忆网络）模型能够记住用户对话的上下文，提供连贯的响应；在金融预测或语音识别产品中，短期记忆机制帮助捕捉短期趋势或语音序列的关联性，提升用户体验和产品性能，使其更贴近人类认知的流畅性。
延伸阅读推荐：Hochreiter和Schmidhuber于1997年发表的论文「Long Short-Term Memory」详细解析了相关模型原理；Ian Goodfellow等人所著的《Deep Learning》一书系统探讨了短期记忆在深度学习中的应用。
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