微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
让大模型从"死记硬背"进化到"会查资料、会反思、会合作",上下文工程就是AI的"学霸同桌"。 核心内容: 1. 传统提示词工程的三大痛点 2. 上下文工程的三步走解决方案 3. 实际应用效果与未来挑战
想象大模型是个知识渊博但记性差的学生,"上下文工程"就是帮它整理笔记、划重点、找外援的"学霸同桌"。
传统"提示词工程"(靠几句话指挥模型)不够用了,因为大模型有三大毛病:
官方定义:系统性优化大模型输入信息的技术。
说人话:把"扔给模型一句话"升级成"打造一套信息供应链",动态组装最相关的知识包,让模型吃得少、干得好。
它分三步走:
当前大模型存在"理解-生成鸿沟":
好比能消化满汉全席,却只会煮泡面,这是上下文工程下一步要攻克的难题。
上下文工程不是"高级提问术",而是给大模型造了一套信息物流系统。它解决的是AI的"先天缺陷",让模型从"死记硬背"进化到"会查资料、会反思、会合作",这才是真"人工智能"。
附-上下文工程进化时间线:
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2026-02-04
Skills使用体验
2026-02-04
AgentScope 正式发布 Skills 支持 - 实现渐进式披露
2026-02-04
从“回答者”进化为“研究员”:全面解析 Deep Research
2026-02-04
刚刚,Xcode 史诗级更新:原生集成 Claude Agent SDK,苹果开发直接起飞!
2026-02-04
国产 Cowork 它来了!MCP、Skills和Expert Agents都支持,全部免费体验!
2026-02-04
混元研究博客上线姚顺雨团队最新成果:从 Context 探索语言模型的范式转变
2026-02-04
通俗讲解大模型短期记忆 vs 长期记忆
2026-02-04
谁动了我的电脑?谁应该抱怨?
2026-01-24
2026-01-10
2025-11-19
2025-11-13
2026-01-26
2026-01-01
2025-12-09
2025-11-12
2026-01-09
2025-12-21
2026-02-04
2026-02-03
2026-02-03
2026-02-02
2026-02-02
2026-02-02
2026-01-31
2026-01-30