重新定义 AI 开发：把 LLM 当作昂贵的“概率 CPU”

本文提出了一种新颖的视角来理解大模型（LLM）：将其视为一种特殊的“CPU”。与传统 CPU 执行确定性指令不同，LLM 执行的是基于概率的预测。文章指出，AI 应用的核心瓶颈在于昂贵且有限的“内存”（上下文窗口），因此应用开发本质上是一场关于“内存管理”的战争。作者认为，RAG 和 Agent 等技术的初衷正是为了解决这一瓶颈，而开发者必须严格遵循 GIGO（垃圾进垃圾出）原则，通过精准的提示词和上下文控制，来驾驭这个“甚至会断电失忆”的昂贵组件。