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、零延迟访问、且具备物理实体的上下文管理技术，从而实现“人在回路”（Human-in-the-loop）的极致增强。二、该架构的核心技术指标这种基于纤维素介质的模拟信号存储方案，具备以下颠覆性特征：无限层级...