情感判断在真实交互中往往不是一个纯粹的局部预测问题。情感意义通常依赖于先前的轨迹、累积的上下文以及当前时刻可能较弱、嘈杂或不完整的多模态证据。尽管多模态情感识别（MER）在文本、语音和视觉信号的整合方面取得了进展，但许多现有系统仍然优化于短期推理，且对持久的情感记忆、长时间依赖建模和在不完美输入下的稳健解释支持有限。记忆熊 AI 记忆科学引擎提出了一种以记忆为中心的多模态情感智能框架，旨在克服这些...