大型语言模型（LLMs）如GPT-4、Claude等的核心性能并非仅取决于模型参数，而关键由推理时提供的上下文信息决定。传统“提示工程”（Prompt Engineering）聚焦于优化单次文本输入，但现代AI系统需处理动态、结构化、多源的信息流（如实时数据、知识图谱、历史对话 ...

在大语言模型技术中，怎么让大模型拥有更好的表现一直是一个值得思考的问题，研究者用了很多办法来提高大模型的输出质量，比如使用大规模高质量参数进行模型预训练和微调。 后续又增加少样本和零样本学习以及提示学习等方法；总之，唯一的目的就是 ...

一开始，我觉得这是一个“不错的尝试”。但是，印象中 map 好像只接受一个参数，这里却出现第二个参数，所以去查看了 MDN文档，才知道可以传一个上下文（context）作为第二个参数。在这时候，我还无法解释这段代码，运行完之后感到更加困惑了，因为它竟然 ...

JavaScript 对作用域 (Scope)和上下文 (Context)的实现是该语言的一个独特特性，部分原因是它非常灵活。函数可用于各种上下文，作用域可封装和保存。这些概念有助于 JavaScript 提供的一些最强大的设计模式。然而，在开发人员中，这也是一个巨大的困惑之源，这是有充分理由的。下面是对作用域和 ...