为了解决大语言模型在长文本处理中的“中段丢失”、“上下文腐化”等现象，以及显存带宽对上下文窗口的物理限制，我们提出了一种基于原子级工艺，碳基纤维结构的外部显存扩展方案一、为什么要重新定义“上下文工程”在当前的Agent应用中，维持长对话的历史连贯性，需要消耗巨大的算力、带宽、存储资源。现有的 RAG（检索增强生成）技术虽然能扩充知识库，但存在检索延迟和精度问题。我们需要一种能够永久驻留、零延...
一、市场可能不是10亿用户，而是几家不愿换供应商的头部企业一方面，从“数字化转型”到“新质生产力”，顶层设计以前所未有的力度，呼唤着技术的落地。这是时代给出的巨大推力另一方面，技术人员、创业者，怀揣着能改变世界的代码和模型，却反复撞在一堵无形的墙上这堵墙，就是决策者脑中的“认知安全区”。这里有两种语言，一种叫“技术”，一种叫“批复”，互相不理解。在传统的销售场景里，解决这个问题需要三种角色：...
一、核心元数据类型分析1. EXIF元数据关键检查点时间戳一致性：对比拍摄时间、文件创建时间、修改时间EXIF拍摄时间：DateTimeOriginal文件系统时间：创建时间、修改时间、访问时间异常情况：文件修改时间早于拍摄时间，或时间差过大设备信息验证：相机型号与镜头参数匹配性检查光圈、快门速度、ISO等参数逻辑一致性GPS坐标与拍摄时间的地理合理性验证软件痕迹检测：Software字段：...
一、上下文工程的技术内涵：从提示词到情境智能传统视频生成AI依赖于静态提示（Prompt），例如：“生成一段五秒的无人机俯瞰城市日落视频。” 模型仅在输入文本的有限语义空间中做匹配生成，缺乏对用户意图、使用场景、历史行为和环境上下文的认知。上下文工程（Context Engineering）则是一种系统性构建动态信息环境的技术范式，其核心是：让AI在生成之前，先“理解”这个视频为何存在。它不...
AI 正从“纯文本推理”迈向与现实世界交互的智能体（Agent）阶段。这意味着机器的“耳朵”和“眼睛”正在被唤醒，而 LLM 的成就，是建立在语义之上的。一、LLM 的认知之困，符号漂浮于现实之上LLM 如同没有经历过学前教育的“博士”，而天才和疯子的区别，是“现实检验”能力。模型处理的词 token 缺少与物理实体对应的锚点，导致其认知无法落地于现实。这就像一个只会背字典的人，却从未见过猫...
核心在于它正处于 AI 从“纯语言理解”迈向“具身行动与现实交互”的关键转折点上一、AI/Agent 范式演进的必然产物1.1 需求侧：AI 正从“符号世界”走向“现实世界”，需要 Context Infra 作为桥梁当前 AI 的演进已超越了仅靠大语言模型进行文本推理的阶段，正朝着能够感知、理解并作用于真实世界的“智能体”（Agent）方向发展。这一转变对上下文提出了更高要求：Agent ...
Context、RAG、Memory 不是互斥，而是互补上下文工程用于会话即时优化，RAG用于把权威文档注入生成，长期记忆用于跨会话个性化一、Context/RAG/Memory 一表说明维度上下文工程RAG长期记忆本质控制输入 → 激活模型内在能力引入外部证据 → 抑制幻觉持久化状态 → 构建个体认知数据会话内示例/摘要外部文档库用户历史/事件/偏好持久性临时（策略可存）文档持久，检索临时...
在摩尔定律濒临崩溃的今天，传统计算架构已无法支撑海量数据的持久化需求。本团队另辟蹊径，从生物神经突触中汲取灵感，成功打造出无需供电、零延迟的记忆存储系统。超并行神经突触编码体系支持1024路并行输入通道（笔尖与纸张接触的每一次摩擦）突触权重自适应调节技术（书写力度决定墨迹浓淡，实现记忆强度动态调整）多模态数据统一编码算法（文字、符号、涂鸦均转换为结构化语义单元）能量零消耗存储引擎被动式存储机...
FreeChat 是一个功能强大、部署简单的单文件 AI 聊天命令行工具，专为在云端 VPS 上使用而设计。通过 SSH 连接后，它为您提供一个集成了多个主流 AI 提供商（如 OpenRouter, OpenAI, Gemini）的、功能丰富且响应迅速的聊天界面。https://github.com/sluke/freeChat
一、核心公式：未来赢家 = 高集成 × 高AI原生二、四象限精简版（X轴：集成度｜Y轴：AI原生度） 低AI原生高AI原生低集成❌ 传统单点工具（如ETL）✅ AI单点工具（向量库、记忆中间件）→ 早期风口，易被吃掉高集成❌ 传统中台（重ETL无AI）✅✅ AI原生平台（Agent数据底座）→ 终极战场三、中心定位区（黄金区）：“数据平台型软件”：高集成 + 中AI原生（支持RAG、向量、自...