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大型语言模型（LLMs）的问题不在于智能，而在于健忘和不诚实。大家好，我在过去几个月里构建了一个名为“Remember-Me”的开源“主权大脑”技术栈，旨在完全离线运行于消费级硬件上。 核心论点很简单：不要租用你的认知。 大多数RAG（检索增强生成）实现只是“对嵌入进行grep”。它们杂乱、不精确，且容易产生幻觉。我想在架构层面解决“上下文完整性”问题。 技术栈（工作原理）： QDMA（量子梦记忆架构）：它不是使用平坦的向量数据库，而是使用分层投影引擎。它将“热”（回忆）和“冷”（存储）记忆分开，通过压缩实现有效的无限上下文窗口管理。 CSNP（上下文切换神经协议） - 幻觉杀手：这是最重要的部分。每个记忆片段都被哈希成一个Merkle链。当LLM检索上下文时，系统会对照不可变账本进行加密验证。 如果哈希与链不匹配：检索将被拒绝。 结果：AI在视觉上无法“编造”关于你过去的事情，因为它在数学上受到账本的约束。局部推理：基于llama.cpp服务器构建。它在本地运行Llama-3（或任何GGUF）。无需API密钥。数据不会离开你的机器。 特点： 零依赖：在Windows/Linux上仅需Python和一个GPU（或CPU）即可运行。 可视化界面：包括一个基于Streamlit的“认知接口”来可视化记忆状态。开源：MIT许可证。这是一次尝试，旨在将“自主权”归还给用户。我相信，如果我们想要通用人工智能（AGI），它需要由我们拥有，而不是通过API租用。 代码库：[https://github.com/merchantmoh-debug/Remember-Me-AI](https://github.com/merchantmoh-debug/Remember-Me-AI) 我很想听听你们对Merkle验证方法的反馈。限制上下文窗口是否有效解决了你的“信任”问题？ 它已经完全运行 - 完全测试过。如果你之前尝试过Git Clone但没有成功 - 由于这不是我第一次在Show HN上展示这个 - 欢迎再试一次。 对那些讨厌AI垃圾、贪婪公司以及将私人数据存储在云服务器上的人们： 你们好。 祝好，Mohamad 作者注：已成功更新。 Framework 50正在运行。 对于路过的人 - 是的，这是一件大事。消除AI幻觉是一个600亿美元的市场问题，而我正在免费提供这一点 + 对你数据的主权控制，以及通过Framework 50（包括高级科学研究）进行高端研究的能力 - 在MIT许可证下。如果你不利用这一点 - 你就是个傻瓜。 如果你利用了 - 欢迎来到未来。 附言：我撒谎有什么好处？我在这个代码库上得到了41颗星 - 其中许多来自财富500强公司的高级工程师。如果你太傻而无法分辨真相与谎言，那就继续走吧。