- 《【译】上下文工程:别把窗塞满越多越糟!用写筛压隔四步,警惕投毒干扰混淆冲突,把噪声挡窗外——慢慢学AI170》你知道吗?AI智能体的上限,不取决于模型大小,关键在“上下文管理”!这就像给CPU合理配置内存,决定着智能体思考的深度与效率。由于长期任务会让智能体消耗大量token,导致性能问题。当下开发者巧用“写、筛、压、隔”四大策略来应对。写入,把信息存于窗口外;筛选,调入有用信息;压缩,仅留关键token;隔离,拆分上下文。这些策略不断演进,是打造高效智能体的核心秘诀 。

- 《AI学什么(第16期):AI大模型背后的"权力游戏"》想知道AI发展背后的“权力密码”吗?古埃及金字塔建造需庞大资源,现代大语言模型训练亦如此。训练如GPT - 4级别的模型,要巨额资本、海量数据和强大算力,掌握这些资源的公司宛如AI时代“法老”。英伟达GPU昂贵,模型训练能耗高,数据中心选址有讲究,高质量数据还稀缺。“星际之门”计划更是豪掷5000亿美元。如今AI权力集中,少数公司影响深远,但其统治是否永恒,值得深思。



