AI 的本质不是算力，而是「上下文革命」

文章摘要

【关 键 词】 人工智能、语境理解、上下文工程、智能系统、语义压缩

在理论层面，研究首次将上下文工程确立为独立学科，建立CE:(C,T)→f_context的数学模型，统一了提示工程、检索增强等分散方法。熵减模型的创新在于将语境处理定义为信息压缩过程——机器需将复杂语境转化为低熵可计算形式，类似人类对省略内容的自动理解。工程实践中，多模态融合技术构建了统一的语义空间，而“自烘焙”机制有效解决了超长对话的信息冗余问题。实验数据表明，优化后的检索机制能在语义相关性、逻辑依赖与时序一致性间实现动态平衡。

这项研究为人工智能发展指明了范式转变方向。“上下文即世界”的愿景预示着未来系统不仅能解析人类提供的语境，还将具备创造新语境的能力。团队提出的层级记忆结构和子智能体协作框架，为具备长期记忆的智能体设计提供了可行路径。最终，该研究奠定了“人机共思”系统的理论基础，语境理解与创造能力或将成为衡量通用人工智能的新标准，推动AI从感知工具进化为思维伙伴。技术实现上，持续性的语义压缩算法和一致性维护机制，将是突破当前长时语境处理瓶颈的关键所在。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 2720字 | 11分钟 ]
【原文作者】 AI科技评论
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★☆☆☆☆

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