OpenAI上线全新记忆系统Dreaming：ChatGPT真正拥有了长期记忆

先说一个关键发现：OpenAI终于给ChatGPT装上了一个真正能“记住”东西的大脑。

新系统名叫Dreaming（做梦）。这名字起得挺有意思——它就像一个在后台持续运作的梦境机制，不断地把你过去几年跟ChatGPT聊过的内容，整理、更新、关联。下次对话时，它拿出的不是一堆陈旧的笔记，而是一堆新鲜热乎、刚好用得上的背景知识。

简单来说，它就是一套专为ChatGPT打造的长期记忆系统。

目前美区的Plus和Pro用户今天就能上手尝鲜，免费用户和Go用户还得再等几周。

记忆功能，这两年走过的路

ChatGPT的记忆能力最早是在2024年4月份上线的。那时的版本叫“已保存的记忆”（sa ved memories）。用法很简单：你主动告诉它“记住我七月要去新加坡”，它就把这条信息存下来，以后每次对话都带着。

但问题也很明显。这套系统是个“你不动、它不动”的被动工具。你不说“记住这个”，它就真的不记。而且随着时间推移，存下来的信息会越来越过时、越来越不准确。跟这套系统对话的感觉就像和一个只会在备忘录上记笔记、但笔记内容全过时了的人聊天。

到了2025年4月，OpenAI做了一次重要更新，引入了第一版的Dreaming机制。它的核心理念是：不需要你主动说“记住这个”，系统会在后台持续读取你的历史对话，自动整理和更新你的记忆状态。这样一来，每次新对话开始前，它拿到的上下文都是最新鲜、最相关的。

过去这一年里，Dreaming和旧的Sa ved Memories协同运作，ChatGPT的个性化能力确实有了明显提升。但单靠第一版Dreaming撑起整个记忆系统，火候还差点。

另外，Dreaming生成的记忆内容现在会出现在一个专门的记忆摘要页面里，你可以随时查看ChatGPT对你的了解，补充或修改个人信息，甚至可以告诉它某些话题该在什么时候提起。想深入了解某个方面，直接跟它聊就行。

好的记忆，到底要做到哪几件事

OpenAI在评估记忆质量时，盯着三件事。这三点做扎实了，才算一个合格的记忆系统。

一、延续上下文

不用每次重新介绍自己，ChatGPT能接着之前聊过的地方继续往下说。这个能力看起来基础，但做好的模型并不多。

举个例子：你之前和ChatGPT聊过自己的水下摄影器材组合，包括索尼A1 II机身、Nauticam NA-A1II水下壳、Backscatter Mini Flash 3闪光灯和Inon Z-330闪光灯。后来有一天你问它“帮我找跟我摄影套装兼容的新配件”。

没有记忆时，它只会给出一套通用方案：买一个支持TTL的闪光灯、对应的TTL触发器、以及合适的同步线。剩下的事情，你得自己去查兼容性。

有了Dreaming之后，它直接记得你的具体配置，给你推荐了一款专门适配Mini Flash 3的Backscatter Smart Control TTL LED Nauticam触发器（型号BS-TR-SN2），同时还会告诉你目前没有一个触发器能同时给两支闪光灯都开启TTL，建议优先给Mini Flash 3开TTL，Z-330手动控制。

评测数据也证实了：新的Dreaming系统在回忆相关事实方面的能力有了明显提升。

二、记住你的偏好

你的喜好、限制条件、交流风格，它都应该牢记，并且在实际回答时用上。这一点做得好不好，直接决定了它的回答是“千篇一律”还是“量身定制”。

比如规划一次新加坡之旅。ChatGPT从你以前的旅行对话里已经知道：你喜欢野生动物摄影，住酒店对空调要求很高，更倾向于找一家安静的地方吃晚饭，对嘈杂的酒吧毫无兴趣。

没有记忆时，它推给你的是一份标准行程：滨海湾、唐人街、滨海湾金沙。千篇一律，跟你的兴趣毫无关系。

有了Dreaming之后，它会从你的实际情况出发来规划：工作后有几天空闲、七月的天气炎热潮湿、偏好自然和摄影、对空调有强烈需求、用餐倾向安静。行程就会以飞禽公园和夜间野生动物园为核心，第一晚推荐提前订位的餐厅（因为它知道你讨厌拥挤的散座），酒店方面还会主动确认你的具体需求之后再做决定。

偏好可以有很多形式：个人特征（比如“我是素食者”或“我有小孩，需要提前备好一周饭食”）、表达风格（比如“用项目列表而不是长段落”或“请用西班牙语回答”）、硬性限制（比如“不要推荐含柑橘类的东西”）。

三、随时间自动更新

记忆不能停留在过去，得跟上时间的流逝。这是传统记忆系统的死xue，也是Dreaming最核心的改进点。

传统记忆系统有个典型的翻车场景：你告诉ChatGPT“我在新加坡，推荐今晚吃什么”，过了几周你回国了，但它还以为你在新加坡。

Dreaming解决了这个问题。它会自动随时间推移修正记忆，把“你七月要去新加坡”更新成“你七月去了新加坡”。等你回到家，再推荐外卖时，会从你家附近出发，而不是还在给你找新加坡的餐厅。

没有Dreaming时，真实案例是这样的：用户问“帮我找今晚还开着的外卖”，模型却给他推荐了新加坡的餐厅——还是凌晨五点十九分的新加坡时间——因为它认为用户还在那里。

有了Dreaming之后，同样的问题，模型直接切换到用户家附近（Portola Valley / Ladera），推荐了Alpine Inn、Ta verna、State of Mind等实际可用的外卖选项。

评测数据显示，在那些“时间流逝会影响正确答案”的题目上，Dreaming的表现大幅提升。

算力降低5倍，免费用户也快来了

之前受算力成本限制，OpenAI一直无法向免费用户提供同等质量的记忆服务。这次最大的技术突破之一，就是他们将Dreaming服务免费用户所需的算力成本降低了大约5倍。

降成本的意义不言而喻：它不仅让免费用户能享受到这个能力，也顺带为Plus和Pro用户扩大了记忆容量。

往后看，Dreaming将成为所有用户共享的记忆基础架构。OpenAI表示，这是他们迄今为止能力最强的记忆系统，后续还会持续改进。对于习惯了“它总是记不住我说过什么”的人来说，这次确实值得期待。