7 月 31 日，红熊AI「记忆觉醒·智能新生」2026 产品发布会顺利举行，全网超340万人观看。会上，红熊AI发布了「记忆科学」全栈产品生态，红熊AI创始人兼CEO温德亮宣布启动「B+C」双轮驱动战略，同时服务B端与C端用户，双向赋能，为AI记忆赛道开辟新境。

同时，红熊AI旗下记忆科学引擎MemoryBear在全球 AI 记忆领域两项权威基准LoCoMo 和LongMemEval 上双双登顶，LongMemEval 总分 95%，LoCoMo 总分 91.54%，在AI记忆领域刷新SOTA。

红熊AI创始人兼CEO 温德亮

AI记忆双榜登顶：根治大模型“天才健忘症”

在刚刚落幕的世界人工智能大会（WAIC 2026）上，"记忆"已成为整个 AI 行业的核心议题——当大模型加速走进千行百业的真实业务场景，能不能"记住"用户、记住上下文、记住历史决策，正成为 AI 从"能聊"走向"能用"的关键分水岭。而 LongMemEval 与 LoCoMo，正是针对大模型记忆能力的两大权威基准测试，被业界公认为衡量 AI 记忆水平的"试金石"。

具体来说，LoCoMo（长期对话记忆基准测试）模拟的是持续数周、上百轮对话的场景，看模型能不能在每次新对话开始时，依然"记得"之前发生过什么。LongMemEval（大模型长期交互记忆评测）则更进一步，不仅考记住了什么，还考在长期交互中能不能准确唤起、不混淆、不遗漏关键信息。

MemoryBear登顶记忆双榜

这正是当前大模型最普遍的短板——"天才健忘症"。每次新建一个对话框，所有背景就要从头交代一遍。业内常见的解决思路，是给模型加一个外挂记忆插件，把历史对话存下来，需要时搜出来喂回去。但这样不仅在遇到相似或矛盾信息时容易逻辑混乱，而且Token 消耗巨大。

红熊 AI 则独辟蹊径，MemoryBear 的核心思路是给 AI打造一个类人脑的"海马体"。它建立了包含工作记忆、短期记忆和长期记忆的三级管理体系：先从海量对话中萃取出真正有价值的情境记忆事实，再通过图谱存储建立记忆之间的网状关联，最后依托混合搜索在毫秒级完成匹配。更关键的是，它内置了遗忘机制和反思能力，能不断更新和重构记忆，自动剔除错误和冗余信息，让 AI 不是越记越多，而是越来越清楚"什么值得被记住"。

这套记忆引擎不是作为一个可插拔的模块挂在模型外面，而是深度耦合进了红熊 AI 自研的大模型底座——这也是红熊 AI 区别于通用大模型公司的核心差异：不是在通用大模型上"外挂"记忆能力，而是从底层架构出发，构建原生记忆架构的记忆型大模型。

为记忆而生：OpenBear 与 CodeBear 首次发布

发布会上，红熊 AI 首次正式发布了两款"为记忆而生"的自研大模型。这两款大模型的诞生并非凭空规划——红熊 AI 在真实的业务场景中发现，MemoryBear 对底层模型的要求远超预期，市面上的通用大模型与MemoryBear的适配效果并不理想。为了真正跑通记忆能力，红熊 AI 选择了自研大模型这条路。

OpenBear，记忆型通用大模型，从预训练阶段就深度植入了记忆能力，不仅能自主规划、调用工具，还能在执行任务的过程中持续沉淀经验、自我进化。CodeBear，记忆型编程大模型，不仅记住开发者的个人代码风格，还能理解整个团队的命名规范、历史决策、踩过的坑，让 AI 编程从单点辅助走向工程化协作。

红熊AI记忆型全模态大模型OpenBear

从记忆到落地：四大原生 Agent 走进千行百业

技术逻辑一旦打通，落地就是自然而然的事。基于 MemoryBear 记忆底座，四款原生 Agent 在发布会上正式亮相。

智能客服，记住每一位用户的历史与偏好，服务从"每次重来"变成"持续懂你"；智能营销，沉淀客户画像与转化规律，让投放不再靠盲猜，而是基于企业与客户之间的记忆画像进行精准触达；ChatBI，让数据问答记得住分析脉络，对话式取数越来越顺；AI 智能教育——首次正式发布——让 AI 真正记住每个学习者的进度和薄弱点，将因材施教这一古老教育理想推向了可工程化、可规模化的落地阶段。

目前，红熊AI“开箱即用”的Agent应用已经在金融、制造、通讯、零售电商等十余个行业落地。从底层记忆引擎，到中层自研大模型，再到上层原生应用，红熊 AI 已构建了覆盖底层开发到上层业务的全栈产品闭环，让AI真正跑入业务，在千行百业的真实场景中持续进化。

记忆即壁垒：AI 的下一个分水岭

红熊 AI 创始人、CEO 温德亮在发布会上表示，AI 时代的竞争不是比谁先做出来，而是看谁能先跑通价值闭环。"未来的企业竞争，是看谁的 AI 决策链路更短。AI 记忆，才是真正的商业壁垒。"

这一判断的背后，是红熊 AI 对 AI 行业竞争逻辑的深层理解。大模型的参数和算力可以被追平，但一套伴随企业业务生长、持续变强的记忆系统，很难被完全复制——因为真实世界的业务交互，才是 AI 记忆最好的训练场。每一次真实对话、每一次任务执行，MemoryBear 都在自我迭代：用得越多，它就越懂真实的世界逻辑。

从技术登顶到产品落地，从融资到内测，红熊 AI 交出的是一场关于"记忆"的全栈答卷。在 AI 加速走进千行百业的 2026 年，"记不记得住"，或许正在成为大模型的下一个分水岭。

关于红熊 AI

红熊 AI（上海算模算样科技有限公司）是一家专注于AI记忆科学的科技公司。公司以“记忆驱动AGI”为路线，自研MemoryBear AI记忆引擎，构建了底层记忆引擎，中层记忆型大模型（OpenBear与CodeBear），上层四大原生 Agent 应用的全栈产品体系，致力于让 AI 从「能对话」走向「能记住、能进化、能闭环」，服务千行百业的智能化升级。2026年7月，红熊AI已完成数亿元规模A+ 轮融资，投后估值近 30 亿元。

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