北京
由华人创业者沈俊潇（Shawn Shen）创办的 Memories.ai，刚刚发布了 LVMM 2.0，（大型视觉记忆模型 Large Visual Memory Model），并宣布了与高通的合作，LVMM 将于 2026 年在高通处理器上原生运行。
Memories.ai 于 2024 年在硅谷创办，专注于开发 AI 的视觉记忆能力。2025 年 7 月，Memories.ai 宣布完成 800 万美金种子轮融资，由 Susa Ventures 领投，三星风投（Samsung Next）、Fusion Fund 等知名机构跟投。
Memories.ai 两位创始人 Shawn（左），Ben（右）
创始人沈俊潇，剑桥大学三一学院工程学本硕博学位，毕业后任 Meta Reality Labs 核心研究科学家，探索人机交互与增强现实。
联合创始人周恩旻（Ben Zhou）创业前在 Meta Reality Labs，从事 Meta Ray-Ban 眼镜上搭载的 AI 助手的相关产品工作。
前不久，Memories.ai 宣布引入 Eddy Wu 作为公司的首席 AI 负责人，Eddy Wu 此前在 Meta 工作五年，负责 Meta AI 应用的 GenAI 研究。
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LLM 让文本搜索与分析变得智能且高效，使用户可以快速在成百上千份文档中找到关键信息。但视频不同——它密集、无结构，而且被锁定在时间轴上。团队仍需手动快进、依赖文件名，或寄希望于字幕能准确捕捉“眼睛看到的”内容。大多数工具只索引音频或缩略图，却遗漏了动作、物体与上下文。没有“视觉记忆层”，AI 便无法在无数帧画面中精确定位或回答更高层次的问题。
为了解决这一问题，Memories.ai 开创了视觉记忆模型，在 2025 年 8 月发布了第一代 LVMM 大型视觉记忆模型。三个月后，LVMM 2.0 发布，模型在性能表现上与第一代相同，但参数量减少了 10 倍，更适合端侧运行。
Memories.ai 官宣视频
LVMM 2.0 通过将原始视频转化为设备端的结构化记忆，解决了视频可搜索性问题。它能对帧进行编码与压缩，建立支持毫秒级检索的索引。用户可用自然语言或图像线索发问，并直接跳转到精确片段。原生运行于高通处理器之上能显著降低延迟、减少云端成本，并确保数据本地化以强化安全性。模型将视频、音频与图像融合，使结果具备上下文；统一的记忆格式确保体验在手机、摄像头、边缘系统等设备间一致。开发者可通过 SDK 与参考设计快速接入捕捉、索引与检索功能，而无需重建后端。随着更多视频被索引，LVMM 的召回率与精准度也会持续提升。
LVMM 2.0 的实际应用包括：
AI 相册： 在设备上组织并调取个人视频记忆。
智能眼镜与可穿戴设备： 显著增强 AI 的回忆与识别能力。
安防系统： 帮助摄像头实时理解并响应。
机器人： 赋予现实世界中的机器人更强的环境理解力。
“通过将高通在边缘计算、连接性和设备端 AI 的专业能力，与 Memories.ai 的创新 LVMM 技术相结合，我们正在重塑机器的感知、学习与记忆方式。”高通公司产品管理副总裁兼生成式 AI/机器学习负责人 Vinesh Sukumar 表示，“这一合作将催生出更加灵敏、具备上下文理解力的 AI 平台，能够长期保留视觉信息、识别模式，并在边缘网络环境下稳定运行。我们正在加速实现共同的目标——让智能更贴近真实世界的应用。”
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