研究团队需要共享记忆，而不仅仅是共享文档
同一团队的个别研究人员使用不同的AI工具，得出不同的结论，并且很少有结构化的方法来调和他们的发现。知识片段。发现无法传播。MemoryLake是共享记忆层，保持研究团队的集体知识一致。
记忆问题
一个六人的研究团队可能在不同的项目和工作流中使用ChatGPT、Claude、Perplexity和Gemini。每个研究人员的AI上下文对他们的会话是私密的。当两位研究人员独立地在重叠的领域工作时，没有系统来检测他们结论中的矛盾或与团队其他成员分享一个人所建立的内容。知识存在于个别的AI会话中，这些会话在结束时消失。
MemoryLake的不同之处
内置4000万+研究论文
MemoryLake配备了来自PubMed、arXiv和bioRxiv的超过4000万篇学术论文的内置数据集。研究人员可以直接从任何AI会话查询语料库——无需单独的数据库访问，无需手动上传。
带有冲突检测的共享事实记忆
当一位研究人员将发现确立为已验证的事实时，整个团队都可以看到。当第二位研究人员的会话产生矛盾的发现时，MemoryLake会在冲突传播到团队工作之前自动标记该冲突。
针对敏感研究的基于角色的访问
并非所有研究对整个团队可见。定义反映您实际组织结构的访问控制：首席研究员、助理、合作者和外部审阅者可以各自拥有特定的访问权限。
永久免费 · 无需信用卡
工作原理
- 连接 — 每个团队成员将他们的AI工具链接到MemoryLake。共享记忆层对所有具有适当访问权限的成员可见。
- 结构 — 研究发现进入事实记忆。文献回顾线程进入对话记忆。重复的方法论和实验协议进入技能记忆。
- 重用 — 新加入团队的研究人员可以访问团队的完整知识库——结构化、版本化、经过冲突检查的记忆，反映团队实际建立的内容。
前后对比
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Knowledge sharing | Scattered across individual AI sessions | Shared Fact Memory visible to the whole team |
| Contradictory findings | Discovered late or not at all | Flagged automatically at the moment of conflict |
| New team member onboarding | Hours of briefings and document reading | Shared memory loaded from day one |
| Literature access | Separate database subscriptions | 40M+ papers built into the memory layer |
适用对象
学术研究小组、企业研发团队、市场研究公司、政策研究组织，以及任何多个使用AI工具生成和评估需要在团队中保持一致的知识的团队。MemoryLake同样适用于小型实验室小组和拥有数百名贡献者的企业研究组织。MemoryLake-D1引擎处理LLM通常难以处理的研究文档：多列PDF、视觉复杂的报告，以及来自实验室仪器或统计工具的结构化数据导出。
在你自己的账号上跑通这个场景
研究组把每根柱子都印了数值的结果图存进共享记忆。存成 PNG 时，图被索引成一段视觉摘要，MemoryRouter 挂给模型的也就是这段摘要：印出的数值只剩摘要里碰巧提到的两三个。把同一个 PNG 原样包进一页 PDF——不重画、不另存数据文件——图就成了一个 figure 条目，印出的标签被逐值读出；MemoryRouter 把它们挂上，回答全对。
你会看到
- 两张热泵调查结果图（共印 20 个数值）按三种方式存，各一个项目、一个 boundary：PNG 截图、同样的 PNG 由 demo 里的标准库函数包进 PDF、没印数值的图同样包进 PDF；研究助手就是
router chat --boundary（gpt-4o-mini，temperature 0） search --types document显示索引从每张图读出了什么：figure 条目的文本在每个 PNG 上都为空，在每个包装后的 PDF 上都含全部印出的数值（各 20 次导入）- 6 道题、每题 3 个回答、跑 10 次：PNG 180 个回答对 27 个（其余是「没给数」或只答一半），同样的 PNG 包进 PDF 对 175 个，没印数值的 PDF 对 0 个——编出排名，有两次索引按柱高估出了数（31.6 写成
~60） - 检查器（让 Claude 原样抄出 MemoryRouter 挂上的内容）显示被问的数值在 PDF 臂 60/60 次挂上、PNG 臂 0/60 次，并把 PDF 臂的 5 个错答单列为「挂上了仍答错」。附
figure子命令与本地 Web 界面
需要: 一个 MemoryLake API key · memorylake CLI · Python 3.9+
运行
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/research-figure-memory export MEMORYLAKE_BASE_URL=https://app.memorylake.cn/openapi/memorylake export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
看它跑起来 · 真实录制，未剪辑
相关场景
常见问题
研究团队的冲突检测在实践中如何工作？
研究团队的冲突检测在实践中如何工作？
当一个事实被添加到共享记忆层时，MemoryLake会将其与同一领域内的现有事实进行检查。如果存在语义矛盾——两个研究会话得出相反的结论——系统会标记并通知团队。研究人员可以审查这两个发现，进一步调查，并更新一个事实或创建一个版本分支。
MemoryLake是否与专业的研究AI工具兼容？
MemoryLake是否与专业的研究AI工具兼容？
MemoryLake通过REST API或MCP集成与任何AI工具兼容，并且与ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity等特定集成兼容。如果您的研究团队使用具有API访问的专业领域AI工具，也可以进行集成。
MemoryLake在处理研究数据方面持有哪些合规认证？
MemoryLake在处理研究数据方面持有哪些合规认证？
MemoryLake持有ISO 27001、SOC 2 Type II、GDPR和CCPA认证。所有数据均使用AES-256加密和端到端加密。您的研究数据不会用于模型训练。