大型语言模型（LLM）正通过采纳类似传统操作系统的分层记忆管理架构，从根本上克服其上下文窗口限制，实现持久化、情境化的“记忆”能力。这一技术突破预示着LLM将从无状态计算引擎向更具自主性、能自我演进的智能体发展，为企业级AI应用和人机交互带来范式转变，并推动AI向更深层的认知智能迈进。

Emory大学的SpeedupLLM框架通过动态资源分配和记忆机制，让大模型实现“熟能生巧”，大幅降低高达56%的推理成本并提升准确率，开启了AI效能优化超越纯算力堆叠的新范式。这一突破将显著提升LLM的商业化效率，加速企业级AI应用普及，并引发关于AI智能本质与可持续发展的深层思考，预示着AI将从“算法机器”迈向“经验学习者”。