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从Prompt到RLHF:产品经理视角下的大模型进化三部曲

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这几年,AI大模型的崛起几乎成了科技圈的年度大戏。它们像是一块块潜力无穷的“原石”,在不断被打磨,逐渐从“通用大脑”走向更加精细、实用的工具。而作为产品经理,如果光是知道模型算力堆得多高、参数多大,仍然会觉得“我有点跟不上节奏”。真正关键的问题是:我们如何利用大模型的进化工具箱,把它们变成可落地的产品?
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超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手

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当 Prompt 已卷成八股、RAG 也堆成图书馆,Agent 的下一轮护城河只剩一条——「上下文工程」:让 AI 像人类一样“把书读厚再把书读薄”,在 100 万 token 里秒筛 0.1% 关键信号,并随对话持续重写自己的“记忆权重”。谁能把动态上下文压缩成可解释、可干预、可迁移的“认知缓存”,谁就握住了 Agent 从“答得对”到“做得成”的生死开关。