上下文是AI最大瓶颈:深度解析RAG、Memory与Skills设计哲学
在大模型时代,上下文是稀缺资源。受限于Transformer架构的二次方计算复杂度,单纯扩大窗口无法解决问题。本文深入剖析了业界的三大解决方案:通过外部检索的RAG、分层存储的记忆系统,以及分而治之的子代理架构。文章重点解读了“Skills...
在大模型时代,上下文是稀缺资源。受限于Transformer架构的二次方计算复杂度,单纯扩大窗口无法解决问题。本文深入剖析了业界的三大解决方案:通过外部检索的RAG、分层存储的记忆系统,以及分而治之的子代理架构。文章重点解读了“Skills...
研究员利用8张H100 GPU成功复现DeepSeek提出的mHC架构。实验表明,传统超连接(HC)在1.7B规模下会出现信号激增超万倍的严重不稳定性。而DeepSeek的mHC通过数学约束将信号完美锁定,不仅彻底消除了训练崩溃的风险,且未...
近日,有技术人士揭秘了Claude Code的上下文压缩机制。与常见的简单概括并删除数据不同,Claude Code采用了一种更优雅的方式:在创建“压缩边界”写入摘要的同时,完整保留原始对话记录。这意味着在后续会话中,系统不仅依赖摘要,必要...
DeepSeek今日宣布开源新论文与模块“Engram”,提出大模型“查算分离”新机制。该方法通过引入可扩展的查找记忆结构,在保持同等参数与算力条件下,显著提升了模型在知识检索、逻辑推理及代码数学任务上的表现。此举为大模型架构优化提供了新思...
DeepSeek在GitHub发布了名为Engram的新项目,提出了一种“通过可扩展查找的条件记忆”技术方案。该项目通过引入“稀疏性的新轴”,旨在解决大语言模型在处理长上下文时的记忆瓶颈。Engram利用条件记忆机制,在不显著增加推理成本的...
XCTBL系统是一个创新实验,分离身份层与记录层:XCTBL管理身份认证,RCRDBL永久存储数据而不认证用户。这种设计允许工具独立工作,无需参与叙事框架。作为早期项目,它探讨了永久记录和身份边界的创新分离,可能影响AI系统的隐私和数据管理...
Claude推出的Skills功能引发了业界对其与MCP关系的讨论。本文深入分析了两者的设计理念差异:Skills提供高层次的流程抽象和组织约束,而MCP则专注于原子级操作能力的标准化。文章提出Skills与MCP并非替代关系,而是可以形成...
最新评论
这篇文章写得太实用了!按照步骤一步步来,真的能从小白搭建起一个仿小红书的小程序。Cursor的AI补全功能确实大大提高了开发效率,感谢分享!
对比得很清晰。个人觉得如果只是日常聊天和简单任务,Claude 4.5的性价比更高;但如果是复杂的编程任务,GPT-5.2还是更稳定一些。希望能看到更多关于具体使用场景的对比。
开源项目的安全确实容易被忽视。这个案例提醒我们,即使是小功能也要做好权限校验。建议作者可以补充一下修复后的代码实现,让读者更清楚如何防范此类问题。
这个案例太典型了。配置错误导致的故障往往最难排查,因为看起来一切都正常。我们在生产环境也遇到过类似问题,后来引入了配置审查机制才好转。建议大家都重视配置管理!
很棒的漏洞分析!这种小号入侵的问题确实很容易被忽略。建议项目方可以增加一些风控规则,比如检测同一IP的多次注册行为。感谢分享这个案例!
FreeBSD的jail机制确实很强大,能把服务隔离得很干净。不过配置起来确实有点复杂,这篇文章把步骤写得很详细,准备按照教程试试!
实测下来确实如文章所说,规划能力有提升但偶尔会抽风。天气卡片那个案例很有意思,说明模型在理解上下文时还是会踩坑。希望后续版本能更稳定一些。
论文筛选真的是科研人员的痛点,每天arxiv上那么多新论文,手动看根本看不过来。这个工具如果能准确筛选出相关论文,能节省不少时间。感谢开源!