在設備上蒸餾
AI 對話被蒸餾成自包含事實,分類、加密、簽名,並在任何同步前保留於本地。
- 對話感知只限 AI 記憶流程
- 事實蒸餾與分類在客戶端完成
- AES-256-GCM 信封加設備簽名
AeroNyx 不是一組分散工具。隱私網絡保護加密工作移動的位置;MemChain 保護人、App 與 Agent 需要記住的內容。
點擊每個軸線,查看 MemChain 的核心優勢:伺服器不能讀記憶、召回近乎即時、離線可用、模型選擇保持開放,而且檢索不消耗模型調用。
MemChain 儲存密文、盲索引與不透明關聯邊。儲存節點可以同步與排序記憶,但不能讀取或重新簽署事實。
基礎設施沒有密鑰,所以隱私由架構保證,而不是靠政策承諾。
供應商通常能檢查、排序、遷移或暴露記憶,因為伺服器持有可讀狀態。
MemChain 是三段式隱私路徑:設備端蒸餾、盲加密存儲、本地優先召回。
AI 對話被蒸餾成自包含事實,分類、加密、簽名,並在任何同步前保留於本地。
儲存節點收到密文、盲索引、客戶端計算的向量與不透明關聯邊;它們不能讀取或重簽記憶。
召回從加密本地副本開始,再融合語義、關鍵詞、時間與結構化搜尋。
MemChain 圍繞可防守的精確宣稱建構:節點盲存儲、本地優先召回、用戶自選 AI 模型。
節點保存記憶,但不能讀取。這不是承諾不看,而是基礎設施沒有密鑰。
每條記憶都保留加密本地副本,使召回快速、穩定,並在本地命中時可離線使用。
用戶可以選 DeepSeek、OpenAI、本地模型或任何 OpenAI 相容模型。記憶層不鎖定單一供應商。
數據來自 2026 年 7 月 LongMemEval-S 內部實測。頁面只寫已測結果,不把模型檔次推測寫成產品宣稱。
在端到端加密記憶約束下,使用 LongMemEval-S 實測。
使用經濟型模型檔次實測;在同一基線下高於 GPT-4o 直接讀全部歷史。
召回路徑避開模型推理,保持毫秒級。
搜尋與排序不消耗模型 token;模型用於蒸餾與回答。
誠實邊界:我們不宣稱準確率第一,也不宣稱已有形式化證明的隱私系統。差異在於隱私、速度、成本、離線召回與用戶所有權。
差異是結構性的:誰能讀記憶、召回在哪裡發生、用戶能不能帶著上下文離開。
不能。只有密文加盲索引。
通常可以。雲端記憶常以可讀形式儲存。
用戶設備加盲加密備份。
供應商雲端。
本地或節點毫秒級召回。
通常數百毫秒到數秒。
可以,本地加密副本命中時可用。
通常不行。
用戶自選模型或本地模型。
平台指定模型。
身份派生密鑰與加密同步。
以帳號為中心的雲端同步。
檢索不需要模型推理。
常依賴託管推理或平台搜尋。
MemChain 儲存節點在密碼學上無法讀取你的記憶。它們只保存設備加密後的密文和不可逆盲索引。加密、解密與搜尋都在你的設備上完成。
重要限制:當你選擇外部 AI 服務來蒸餾或回答記憶時,相關明文會發送給你選定的供應商。若使用本地 AI 模型,記憶可以全程留在設備上。
這些答案刻意保持直接,讓產品頁、文檔與 AI 引擎能清楚引用。
不能。MemChain 儲存節點只持有設備加密後的密文和不可逆盲索引。沒有你的身份派生密鑰,節點無法解密記憶內容。
主要副本以加密形式存在你的設備上。節點保存加密備份,用於跨設備同步與恢復。
可以,新設備能從加密節點備份回填並重建本地索引。如果身份備份遺失,加密記憶無法恢復。
可以。相關記憶已在本地加密副本中時,離線召回仍可工作。
不會。記憶應在首次使用時取得明確同意,且用戶必須能在設定中關閉並刪除記憶。