AI 记忆系统下集，继续拆解剩下 5 个重量级开源项目，把"AI 的记忆到底该长什么样"这件事讲到底。一口气搞清楚五条完全不同的记忆技术路线，理解每种架构的取舍、性能数据与真实局限，避免被宣传口径误导。
本期内容：
- MemOS v2.0.8：六层架构 + 三类记忆（文本 / 激活 / 参数），LoRA 记忆目前仍是 Placeholder 的真相
- OpenViking：字节火山引擎的"上下文数据库"，文件系统隐喻 + L0/L1/L2 分层，Token 成本降低 92%~96%
- Hindsight：LongMemEval SOTA，仿生三层记忆 + MPFP 图检索 + Consolidation 巩固引擎
- Second Me：本地训练"第二个你"，L0/L1/L2 知识蒸馏 + LoRA 微调，以及"100% 本地"的隐私悖论
- MetaMem：不管存储只管"会不会用"，Learning to Learn 元记忆层 + Partial Correctness Filter
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