DeGao
2025-08-20 23:45:20
Memory 和 Context为什么是护城河？也对也不对
如果单把Memory 和 Context看成存储，那就是不对。如果把Memory 和 Context比作智能，就对了一半。
Magic Dev创造了1亿上下文窗口，这意味着什么，这意味着模型可以记住更多东西，他的工作记忆会很长，但是盲目的扩大上下文窗口，其实也不对。
上下文窗口如果比作工作记忆，这又是对了一半，这里真正目的是：零样本的快速学习。
为什么这么说？
传统方式：为每个场景训练/微调不同模型（慢、贵、死板）
大Context方式：一个模型通过上下文即时变成任何专家（快、灵活、个性化）
这改变了游戏规则
从"预训练竞争"变成"推理时学习竞争"：
以前：谁的预训练数据多、模型大，谁赢
现在：谁能在推理时更好地利用上下文学习，谁赢
模型层拥有过强的议价权，纯应用层太脆弱了。
但这里有个关键问题
大Context ≠ 好的零样本学习：
盲目扩大窗口确实不对，因为：
注意力稀释：100万token里找关键信息很难
推理成本：平方级增长的计算开销
学习质量：不是所有信息都有同等价值
真正的护城河可能是：
智能的Context管理（知道什么时候关注什么）
高效的信息压缩（用更少token表达更多信息）
动态的注意力分配（像人类一样有选择地注意）
继Transformer之后，RWKV+DLM，就是最佳选择，可以突破上下文窗口瓶颈。
RWKV、Mamba和Transformer三者的区别，谁能主宰未来？
AI护城河：垂直模型+垂直应用的深度耦合