最新研究揭示了所有主流大语言模型普遍存在的“无法遗忘”的记忆瓶颈，导致在处理动态更新信息时其检索准确率急剧下降。这一类似人类“前摄干扰”的缺陷无法通过提示工程弥补，而指向了Transformer架构或训练范式的底层限制，对AI在金融、医疗等高可靠性领域的应用及未来通用人工智能的发展构成了关键挑战，预示着架构和训练范式层面的深层创新势在必行。