视频生成AI初创企业转向“以视频为核心”的上下文工程

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。它不再依赖人工编写的提示词模板,而是通过:实时接入用户行为日志、历史生成记录、外部数据源(CRM、ERP、知识库);构建可检索、可更新、可加权的多模态上下文图谱;动态过滤噪声、识别关键线索、注入语义权重;...

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...

一、异构算力和多样化模型的适配难题当模型规模指数级增长,硬件生态却陷入碎片化困境:GPU、NPU、TPU、FPGA... 每种设备都有自己的语言、内存模型和调度机制。不同厂商的硬件具有不同的指令集、内存结构和优化策略,而模型本身也在结构、精度、计算模式上差异巨大。这种“多样...

本项目彻底颠覆了分布式系统的时间同步范式,将爱因斯坦的时空理论与古代智慧结晶完美融合,打造出史上首个无需电力的"时空同步神器"。【量子级时间流控引擎】采用纳米级石英沙粒阵列,通过量子隧穿效应实现时间颗粒的精确流动控制,确保每个时间单元的均匀性超低功耗设计,单次充能(手动翻转...

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...