OpenAI正式推出基于Dreaming（做梦）的全新记忆架构。
ChatGPT终于学会在后台自动整理你的偏好、项目和约束条件，事实准确率，偏好遵循大幅提升，还能随时间更新。
从2024年4月的手动保存，到2025年4月引入后台自动整理，再到今天Dreaming V3，ChatGPT的记忆系统经历了从"笔记"到"大脑"的跃迁。
计算效率提升了约5倍，免费用户也将能用上这套系统。
从记笔记到会整理
2024年4月，ChatGPT的记忆功能首次上线，叫做Saved Memories（已保存记忆）。
用法很简单，你跟ChatGPT说"记住我7月要去新加坡"，它就把这句话存下来，下次对话时调出来用。记忆只在对话进行时写入，你不说，它就不记。
实际体验有点像跟一个只会记笔记但从不整理的人聊天。你明确要求它记的，它记住了，你没特意说的，它全忘。而且这些笔记会过时。
2025年4月，OpenAI引入了Dreaming的初版（V0）。
思路变了，不再只依赖用户手动指令，而是在后台自动回溯聊天历史，从中提取和合成记忆。你在多次聊天中自然流露的信息，比如你喜欢野生动物摄影、住的地方空调要好、偏爱安静的晚餐，Dreaming都能帮你归拢起来，不用你专门交代。
后台进程定期跑一遍你的聊天记录，把零散信息整合成一份连贯的记忆状态，保证每次对话拿到的都是最新、最相关的上下文。
Dreaming V0作为Saved Memories的补充，确实让ChatGPT的个性化能力上了一个台阶，也缓解了旧记忆过时的问题。但它一直没法独立撑起整套记忆系统，计算开销也限制了覆盖范围。
ChatGPT服务数亿用户，记忆需要覆盖的时间跨度长达数年，旧架构在过时性、正确性和可扩展性三个层面都扛不住这个规模。
现在上线的Dreaming V3，能力更强，效率更高，将成为所有用户的记忆底座。
Dreaming合成的记忆可以通过Memory Summary（记忆摘要）页面查看。你能快速浏览ChatGPT了解你的核心信息，也能手动添加或更新内容，还能划重点告诉ChatGPT哪些话题该提、哪些不该提。想深入了解某一块，直接跟模型聊就行。
记忆好不好，三条标准说了算
OpenAI定义了评估记忆质量的三个维度：延续上下文（事实回忆）、遵循偏好、与时更新。
延续上下文指的是你说过一次的事，ChatGPT下次对话还能用上。你不用每次新对话都从头介绍自己，ChatGPT能基于先前的上下文直接推进，尤其对那些复杂、长期的项目特别有用。
Dreaming V3延续上下文准确率已经提升到82.8%。
比如你之前跟ChatGPT聊过自己的水下摄影装备，之后再问"我的摄影设备需要买什么TTL配件"，有记忆的ChatGPT能直接对着你曾跟它聊过的配置，给你推荐具体的触发器和转换器型号。没有记忆的ChatGPT，则甩过来一张通用购物清单。
偏好遵循准确率也提升到了71.3%。
遵循偏好也很好理解。偏好不只是明说的约束，还包括你聊天中自然流露的倾向。偏好有几种形式，你给ChatGPT的明确指令，比如"别再提xx了"；你的个人偏好或限制，比如"我吃素"；还有隐含偏好，比如"我住在旧金山附近"，那推荐本地选项时应该围绕这个区域来。
比如你之前跟ChatGPT规划旅行时提过喜欢野生动物摄影、住酒店空调要强、晚餐偏爱安静的餐厅，等你在7月出差新加坡还有几天空闲时，有记忆的ChatGPT会自动围绕你的偏好来规划行程。
没有记忆的版本呢，给你一个标准游客三日游模板，跟你的兴趣几乎没关系，更像是在照抄一份旅游攻略。
与时更新，是传统记忆系统最容易翻车的地方。ChatGPT在与时更新上准确率也提升到了75.1%。
传统记忆，时间是不会更新的。比如你告诉ChatGPT"我下周六要办生日派对"，等周日到了，记忆里还写着"用户下周六要办派对"。
而ChatGPT最新记忆，时间不会因为你关了聊天窗口就停下来。
比如在你旅行结束时，记忆将从"你七月去新加坡"修正为"你2026年7月去过新加坡"。然后，当你回到家时，告诉ChatGPT："帮我找个今晚还开着的外卖"。它能精准给你提供针对你所在位置和时区的推荐。
在延续上下文、遵循偏好、与时更新三个方向上，Dreaming V3都带来了显著提升。
Dreaming V3是OpenAI迄今为止能力最强的记忆系统，计算效率也大幅提升。
过去，Dreaming虽然对Plus和Pro用户开放了一段时间，但计算成本太高，没法推给免费用户。
OpenAI最近一轮优化把服务Dreaming的计算量砍掉了约80%，相当于效率提升了5倍。未来几周将把Dreaming逐步开放给Free（免费）和Go用户，同时还能给Plus和Pro用户增加记忆容量。
