大規模モデルは必然的に効率的な「検索エンジン」になるのか？深圳憶紀元科技有限公司（MemoraX AI）の創業者である郝建邺氏は、もし「記憶」と「保存」のギャップを越えられなければ、AIは本当に知的パートナーとなることはできないと考えている。

最近、この設立から1か月しか経っていないスタートアップ企業は、千万ドル級のシードラウンドファイナンスを完了したことを発表した。今回の資金調達はL2F光源エントレプレナー基金と鐘鼎資本がリードし、著名な投資家および産業界の関係者が共同で参加した。この資金は主にAgentic RL（エージェント強化学習）アルゴリズムの改善、工学化の実装、そして内生的記憶モジュールの製品化開発に使われる予定である。

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MemoraX AIは2026年3月に設立され、リーダーの郝建邺氏は天津大学の優秀教授であり、かつて華為（Huawei）の意思決定推論ラボ長および大規模モデルアルゴリズムラボ長を務めた。強化学習分野において非常に高い学術的評価と実践的な経験を持つ人物である。チームメンバーは華為、アリババ、騰訊などの大手企業からの技術エキスパートが集まり、学術と産業の両方をカバーする強力な構成となっている。

技術面では、MemoraX AIは自社開発したAgentic RL技術を通じて、記憶能力を内生的にすることを目指している。このアプローチは現在の大規模モデルが抱える「断片的な記憶」と「検索が不正確」などの課題を解決することを目的としている。そのコアな利点は以下の3つの次元に現れる：第一に、動的な進化、記憶はインタラクションの中で継続的に更新・再構築されるものであり、硬直的な静的な保存ではない。第二に、精度の高い検出、LoCoMo-Refinedテストセットでの表現は業界の他の会社より30%優れており、トレーニング効率は400倍向上している。第三に、汎用性のある再利用、スマート端末から企業向け知識管理まで、多様なシナリオに柔軟に対応できる。

現在、これらの先進技術は自動運転、チップ設計の自動化、および工業ソルバーなどの分野で初步的な実装が行われている。

ビジネス戦略において、MemoraX AIはB側とC側の両方を並行して進める方針を取っている。B側では、医療、金融、法律などの業界に対して標準化された記憶モジュールを提供し、インテリジェントカスタマーサポートや知識管理の深さを向上させることを目指している。C側では、より個性的なデジタルサポートアシスタントの構築に注力している。計画によれば、最初の標準化された記憶製品は1年以内に正式に登場する予定である。