写在前面
大多数 AI 翻车不是模型太笨，而是上下文工程缺席——信息没被正确“写入、选取、压缩、隔离”。
忽视上下文=真金白银的损失：从 Bard 发布翻车到“260 块鸡块”，企业都在为记忆缺陷买单。
盲目拉长上下文只会放大噪音与攻击面；小而准的上下文管控才是性能与安全之解。
先做上下文，后谈大模型：常见收益是**输入成本 -80%、准确度 +15~90%**，比换更大模型划算得多。
2023-2025 年的企业实践证明，AI 应用失败的根本原因不是模型不够智能，而是”上下文工程”的缺失。谷歌因此损失 1000 亿美元市值，而掌握这项技术的企业却实现了 40-90%的性能提升。


作者: Richardson
链接: https://www.iaiuse.com/posts/ee395de2
来源: AIMeticulously
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兄弟，你愿意讲出来，是非常大的信任，同时，也不要硬扛了，还是要借助专业的心理治疗。

可能用网上那句话会有启发，没有路是白走的，也许在下一个转角，就遇见了

好像高铁是 5 次/月

如实回答也是一种选择，大家都诚实一点。反过来也是看企业的态度。

这样双方的筛选成本都最低

大佬，正当壮年，你的时间也是非常可贵💰。

还要算算你的时间投入产出。看看哪个更合适些

直接去最方便

o2o 。，线下那个 o 是很重的。需要大量人力介入。你是一个人一个平台，它们是经验丰富的猫抓老鼠大神。花钱花力省不了

自己看书可能挑战还挺大的。简单说就是我们有自己的内在评判，有很多的自动化应对方式。也会以自己理解的逻辑去看书，最后还是跳不出来。

“你不是输给命运，而是被自己没拆穿的解释困住了。”

https://mp.weixin.qq.com/s/zxCC5UL9OJVgangoIt8__w

还能许愿？

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说点题外话，来钱的事，都是闷声发大财的事。基本上独立开发来钱的，很有可能都是玄学找到了个方向，是个小方向，做大了，可能就没机会了。

自媒体的流量和独立开发者的流量也不是对等的，价值不一样。目前看起来，抄是最好的方式了