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大模型上下文窗口完全指南：从4K到200万Token，一文讲透
近两年大模型迭代，除了参数规模、推理能力，**上下文窗口**成了最核心的比拼指标之一。从早期GPT-3.5的4K，到现在主流的128K、1M，甚至谷歌Gemini做到了2M token。很多人只知道“上下文越大，能塞的文档越多”，但很少有人说清：它到底是什么？包含哪些内容？为什么不能无限做大？大就一定好吗？
因为没备份，我的博客数据全丢了
AI辅助部署时数据库被覆盖了，没有备份，好几年的内容全部丢失。
最近用 AI 开发产品的一些感受
AI 降低了写代码的门槛，但没有降低做产品的门槛。这篇文章从实际开发经历出发，总结了三个经验：先想清楚再动手、从最小可运行版本开始、把任务拆到足够小。
千里江山