远见网一、红熊AI宣布完成A+轮融资
1、红熊AI宣布完成A+轮融资
7月20日，红熊AI宣布完成A+轮融资，融资金额数亿元，投后估值近30亿元人民币。
本轮融资由浙江九纬私募基金、嘉兴彰元创业投资与老股东格睿丰联合投资。
这是对A轮融资的一次补充，也是红熊AI在短短15个月内完成的第6轮融资。
据悉，本轮融资所获资金将主要用于三大方向：一是持续深化AI记忆科学的类人大脑基础研究与技术迭代，进一步巩固红熊AI在记忆驱动AGI领域的全球领先地位；
2、提升客户服务能力与交付效率
二是加速OpenBear通用大模型、CodeBear编程大模型与MemoryBear记忆科学的深度融合，进一步完善原生Agent架构的技术生态支撑；
三是扩大核心应用人工智能客服、营销、教育与ChatBI等多个场景的市场覆盖，提升客户服务能力与交付效率，推动AI技术在更多行业的规模化落地，以及寻找更多应用场景。
红熊AI深度认知只有基于记忆开发的应用 + 模型才有真正的生态壁垒。
- 从技术突破到商业验证：红熊AI的跨越式发展之路红熊AI成立于2024年4月7日，自成立之初，红熊AI就确立了记忆驱动AGI的核心技术路线，坚信让“AI拥有如同人类一样的记忆”，是实现从智能助手到类人智能的关键一步。
在过去两年多的时间里，红熊AI始终坚持技术为本、商业落地的发展理念，走出了一条与其他大模型公司截然不同的差异化发展道路。
不同于行业内普遍存在的重模型训练、轻应用落地的倾向，红熊AI从一开始就将技术创新与产业需求紧密结合，践行“把人工智能带入每一家企业”为使命，以“成为全球顶级科技公司”为愿景，致力于解决企业级AI应用中最核心、最普遍的问题。
但也清醒地认识到，单纯的基座大模型能力并不足以解决企业的实际问题。
传统大模型普遍存在的记忆缺陷，上下文窗口有限导致长对话断联、知识遗忘率高造成服务一致性差、token消耗线性增长推高企业使用成本、幻觉率居高不下影响业务可靠性，这些问题让AI始终难以实现真正的认知智能，也成为了制约企业级AI规模化落地的最大瓶颈。
正是基于对行业痛点的深刻洞察，红熊AI在2024年率先提出了“AI记忆科学”的概念，并投入大量资源进行核心技术攻关。
经过潜心多年研发，红熊AI正式成功推出了MemoryBear记忆科学系统，这是全球首个融合了ACT-R双记忆架构、艾宾浩斯遗忘曲线与激活度模型、智能语义剪枝算法、3D自我反思引擎四大核心技术理论的原创性AI记忆系统。
MemoryBear的诞生，彻底改变了传统大模型信息堆砌的工作方式，将AI的记忆从一个静态的存储池升级为一个动态的、可管理的有机体。
二、红熊AI更是完成了技术生态的关键一步
它不仅能够让AI突破上下文窗口的限制，拥有近乎无限的长期记忆能力，更重要的是，它能够像人类大脑一样，对信息进行“感知-提炼-关联-遗忘”的全生命周期管理，实现对知识的深度理解与自主进化。
今年初，红熊AI更是完成了技术生态的关键一步，基于企业应用需求开发了OpenBear通用大模型与基于红熊AI自己产品研发团队需求开发了CodeBear通用编程大模型，两个大模型也与MemoryBear记忆科学系统进行深度融合，并在此基础上构建了原生Agent应用架构。
彻底实现应用+模型基座的整合联动。
这一技术生态的形成，标志着红熊AI正式进入了“记忆驱动AGI”的全新阶段，也为企业级AI应用的规模化落地奠定了坚实的技术基础，也意味着红熊AI估值体系彻底被重构。
- AI记忆驱动AGI技术生态：是红熊AI的核心竞争力红熊AI的核心竞争力，在于其构建独一无二的AI记忆驱动推理的技术生态。
这一生态由三大核心组件构成：OpenBear通用大模型、CodeBear编程大模型与MemoryBear类人大脑记忆引擎。
三者相互依存形成了一个完整的、闭环的AI技术生态体系。
1、不用专项训练与不用定制优化
OpenBear通用大模型：强大的基础能力底座OpenBear是红熊AI自主研发、预训练的新一代AGI模型，采用了最先进的MOE稀疏混合专家架构，拥有百万亿级参数规模。
不用专项训练、不用定制优化，给它任何一个健康人类能理解、能完成的智力任务，它都能自主看懂、自主思考、自主规划、自主落地完成，还能从过程中自主学习、越做越好的人工智能系统。
具备人类同等通用认知能力、不局限单一领域，能自主理解、自主推理、自主规划、自主学习、跨领域泛化，拥有世界常识、因果逻辑、长期记忆、自我反思，可独立完成任意专业、任意复杂现实任务，且能无监督学习持续进化的下一代人工智能基座模型。
与其他大模型相比，OpenBear最大的特点在于其为记忆而生的设计理念。
从模型架构设计之初，红熊AI就充分考虑了与MemoryBear记忆科学系统的兼容性与协同性。
OpenBear内置了专门的记忆接口与注意力机制优化模块，能够与MemoryBear进行高效的信息交互，实现“模型能力”与“记忆能力”的无缝衔接。
也是全球首个记忆型驱动的通用型预训练大模型OpenBear特性包括：1. 百万亿参数2. 基于记忆能力支持单对话无限上下文3. 支持类人大脑永久记忆4. 支持终身学习递归反思记忆进化5. 支持自主学习与小样本泛化，不用海量标注数据，能从经验、错误中自我迭代。
三、构建了一套完整的分层动态记忆体系
- 动态任务协作与执行自动续传7. 可解释白盒8. AI自主进化与价值观对齐 △ OpenBear MemoryBear记忆科学系统打造的类人大脑机制：AI的“海马体” 如果说OpenBear是AI的大脑皮层负责推理，那么MemoryBear就是AI的海马体负责记忆，通过记忆驱动推理。
它是红熊AI技术生态中最核心、最具差异化的部分，也是红熊AI能够在激烈的市场竞争中脱颖而出的关键所在。
MemoryBear借鉴了人类大脑的认知机制，构建了一套完整的分层动态记忆体系，包括工作记忆层、短期记忆层与长期记忆层，直到提取永久记忆！
工作记忆层：负责处理当前正在进行的任务，保留与任务相关的最新信息，类似于人类的瞬时记忆。
短期记忆层：存储最近一段时间内的重要信息，经过初步的提炼与结构化处理，能够在需要时快速调用。
长期记忆层：存储经过验证的、具有长期价值的信息，包括事实知识、技能经验、用户偏好等，能够永久保存并不断进化。
除了分层记忆体系之外，MemoryBear还拥有多项行业领先的核心技术：时间记忆技术：解决了AI记忆系统最核心的时间维度缺失问题。
1、动态语义网络技术：自动从海量信息中提
传统记忆系统只能记录信息的创建时间，而MemoryBear能够准确识别信息中包含的事件发生时间，并建立完整的时间线，让AI拥有了历史观。
动态语义网络技术：能够自动从海量信息中提炼关键实体、核心观点与内在关联，构建动态的知识图谱，实现信息的结构化存储与关联检索。
智能语义剪枝技术：借鉴艾宾浩斯遗忘曲线原理，能够自动识别并删除冗余、过时、错误的信息，保持记忆系统的高效与精准，同时大幅降低token消耗。
3D自我反思引擎：在系统低负载阶段，会自动对已有记忆进行重新校验，检查时间顺序、事实一致性与逻辑关联，及时修正错误信息，有效降低模型幻觉率。
最小化记忆共享技术：针对多Agent协作场景，建立统一的记忆中枢，每个智能体只沉淀完成任务所必需的关键记忆，其他智能体按需调用，既避免了信息冗余，又降低了算力消耗。
依托这些核心技术，MemoryBear实现了多项令人瞩目的技术指标：基于记忆科学的大模型知识遗忘率<1%，彻底解决了知识留存难题；
token消耗降低25倍，大幅降低了企业的使用成本；行业歧义预处理<1%，显著提升了专业场景的理解精度；
四、模型幻觉率<0.2%
1、让AI从一个被动的“工具”转变为一个
模型幻觉率<0.2%，远低于行业平均水平。
△ 记忆科学系统原生Agent架构：从“工具”到“伙伴”的跨越在OpenBear通用大模型与MemoryBear记忆科学系统的基础上，红熊AI构建了原生Agent架构。
这一架构彻底改变了传统AI应用“一问一答”的交互模式，让AI从一个被动的“工具”转变为一个主动的、能够自主完成复杂任务的“智能伙伴”。
红熊AI的原生Agent架构具有以下几个显著特点：记忆原生：Agent从诞生之初就内置了MemoryBear记忆系统，拥有完整的记忆能力，能够记住与用户的每一次交互、每一个任务的执行过程与结果，并从中学习与进化。
自主规划：Agent能够根据用户的自然语言指令，自动分解任务目标、制定执行计划、调用必要的工具与资源，并根据执行过程中的反馈动态调整计划。
多Agent协同：支持多个Agent之间的高效协作，能够将复杂的任务分解为多个子任务，由不同的Agent并行执行，最后整合结果，大幅提升任务处理效率。
安全可控：内置了完善的安全机制与权限管理体系，能够对Agent的行为进行实时监控与审计，确保企业数据的安全与隐私。
2、帮助企业显著提升了运营效率、降低了成
△ 智能体对话03. 四大核心应用场景：赋能千行百业数字化转型基于AI记忆驱动技术生态，红熊AI打造了四大核心应用产品：智能客服、智能营销、ChatBI与智能教育。
这些产品已经在金融、零售、制造、教育、医疗等多个行业得到了广泛应用，帮助企业显著提升了运营效率、降低了成本、改善了客户体验。
智能客服：从“被动应答”到“主动服务” 传统的智能客服系统普遍存在”理解能力差、回答机械、无法解决复杂问题”等问题，客户满意度低，很多企业不得不保留大量的人工客服。
红熊AI的智能客服产品，依托MemoryBear记忆科学系统，彻底改变了这一现状。
红熊AI智能客服能够记住每一位客户的历史对话记录、购买记录、投诉记录与偏好信息，在客户再次咨询时，无需客户重复说明，即可快速了解客户的需求与背景，提供个性化、有温度的服务。
例如，当一位曾经投诉过产品质量问题的客户再次来电时，智能客服会首先主动询问上次问题的解决情况，并表达歉意，然后再处理客户的新需求。
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