济南建设网站企业报价wordpress在IE9显示错位

张小明 2026/1/11 18:23:02
济南建设网站企业报价,wordpress在IE9显示错位,俄罗斯国际空间站,做平台好还是自己建网站为什么我建议起步阶段All-in上下文工程#xff1f;本文共 2714 字#xff0c;阅读预计需要 5 分钟。Hi#xff0c;你好#xff0c;我是Carl#xff0c;一个本科进大厂做了2年AI研发后#xff0c;裸辞的AI创业者。同样是小团队AI创业#xff0c;为什么有人18个月估值暴涨…为什么我建议起步阶段All-in上下文工程本文共 2714 字阅读预计需要 5 分钟。Hi你好我是Carl一个本科进大厂做了2年AI研发后裸辞的AI创业者。同样是小团队AI创业为什么有人18个月估值暴涨25倍有人却创始人出走、团队动荡答案藏在一个选择里你是造船还是插杆子这篇文章会用三个真实案例告诉你为什么起步阶段应该All-in上下文工程而不是自研模型或微调。一个估值暴涨25倍一个创始人出走先说两个真实故事。2024年8月一家叫Cursor的AI编程公司完成6000万美元A轮融资估值4亿美元。16个月后的2025年底它的估值飙升到99亿美元ARR突破5亿美元超过半数财富500强企业在用。同一个月另一家明星公司Character.AI的创始人Noam Shazeer宣布离开自己创办的公司回归Google。这家公司曾在2023年估值10亿美元被视为AI社交的未来。但高昂的基础设施成本和激烈的竞争让它陷入困境最终以技术授权的形式被Google变相收购。两家公司都做AI都拿了大钱为什么结局天差地别核心差异在于技术路线。Cursor从第一天起就选择调用OpenAI、Anthropic、Google的API把精力放在代码库索引、上下文理解、工作流优化上。而Character.AI选择自研大模型试图从底层做起。如果大模型是水那么他们一个造了船一个插了杆子。模型是水上下文工程是船这里需要解释一个比喻。如果把大模型的能力比作水那上下文工程就是船。水在涨船也在涨。GPT-3到GPT-5.2Claude 2到Claude 4.5基础模型的能力每隔几个月就上一个台阶。如果你的产品建立在如何更好地使用这些模型之上你会自动享受到能力提升的红利。什么是上下文工程简单说就是在调用大模型时精心设计你给它的信息环境。包括系统提示词怎么写、模型记忆怎么处理、多agent架构怎么设计、工具调用结果怎么组织等等等等。Anthropic在2024年底发布的Agent最佳实践中把这总结为三个层面指令上下文、知识上下文、工具上下文。Andrej Karpathy——前OpenAI研究总监、特斯拉AI负责人——在2025年中期提出了一个观点在每个严肃的LLM应用中上下文工程是一门精妙的艺术与科学核心任务是在正确的时间为每一步填充正确的信息。造船的逻辑是我不需要自己造水我只需要让船能更好地利用水。水涨了船自然就高了。自研模型是杆子早晚被淹那什么是杆子杆子是固定在河床上的木桩。水浅的时候它能露出水面看起来挺高。但水一涨它就被淹没了。自研大模型就是典型的杆子。Sam Altman公开确认过GPT-4的训练成本超过1亿美元。这还只是算力成本不包括数据采集、清洗、标注不包括顶尖研究员的薪资不包括试错和迭代。对于绝大多数创业公司来说这是一个无法企及的数字。更要命的是模型在快速迭代。2024年7月OpenAI发布GPT-4o mini价格比GPT-4 Turbo便宜了约60倍性能却更强。你花半年时间、几百万预算训出来的模型可能在发布那天就被一个API更新打败了。这就是杆子的命运。水位在涨你的杆子高度是固定的。LoRA微调呢门槛确实低一些消费级显卡就能跑。但它仍然需要技术团队、需要标注数据、需要调试。更重要的是你微调出来的模型是绑定在某个基座上的。基座一升级你的微调可能就不兼容了。上下文工程不一样。一套好的提示词体系、RAG检索架构、工具调用流程可以近乎无缝地迁移到下一代模型。这是几近零成本的能力升级。三个成功案例Cursor、Perplexity、v0让我们看看造船派都在怎么做。Cursor这家公司不训练模型而是把精力放在如何让大模型更好地理解代码。它会索引整个代码仓库理解文件之间的依赖关系在你提问时自动检索相关上下文。这就是上下文工程的典型应用。结果是18个月估值从4亿美元涨到99亿美元翻了25倍。Perplexity这家AI搜索公司同样不训练基础模型。它的核心能力是RAG——检索增强生成。当你问一个问题它会先从互联网检索相关信息再把信息组织成上下文喂给大模型。2025年6月它的月查询量达到7.8亿次与Snap达成4亿美元合作被集成到Firefox、Safari等主流浏览器。v0.devVercel做的UI代码生成工具。它采用agentic架构把任务分解成规划、执行、验证多个步骤每一步都精心设计上下文。从一个想法到一个可运行的React组件只需要几秒钟。Vercel累计融资超过3亿美元。这三家公司有一个共同点它们都没有从零训练自己的基础模型。它们的护城河不是我有一个别人没有的模型而是我能比别人更好地使用模型。风险与盲区上下文工程不是万能药说了这么多好处也得谈谈风险。我并非完全否定微调和自研而是强调起步阶段应该优先上下文工程。第一API依赖风险。把核心能力建立在第三方API上意味着你被供应商绑架。OpenAI突然涨价、Claude服务宕机、模型能力意外退化——这些都可能让你的产品瘫痪。规避动作设计多模型切换架构同时支持2-3家供应商的API。关键路径做好降级预案。第二数据隐私和合规。医疗诊断、金融风控、企业内部文档——这些敏感数据不能上传到第三方API。上下文工程在这些场景下无法施展。规避动作敏感场景必须考虑本地部署或私有化方案。可以先用上下文工程验证需求再针对性地部署本地模型。第三深度定制需求。有些垂直领域需要模型深度理解特定术语、格式、逻辑。纯粹靠上下文工程可能效果有限。阿里前阵子开源的smartResume就是用通义千问0.6B微调做简历优化效果比纯prompt工程好得多。这种场景下微调是更优解。规避动作跑一段时间数据发现某个高频场景上下文工程效果不理想时再针对性微调。关键还是时机和场景。第四端侧部署需求。如果你的产品需要在手机、IoT设备上运行或者对延迟要求极高100msAPI调用肯定不行。这时候需要小模型微调/蒸馏。规避动作区分云端和端侧场景。云端优先上下文工程端侧需要本地模型时用云端数据做训练集。所以上下文工程不是唯一答案而是大部分起步阶段的最优解。随着业务发展你可能会演化出上下文工程微调本地部署的混合架构。关键是先跑起来再迭代。结语给创业者的3个落地建议三个行动建议1.先用API把原型搭起来。不要一开始就想着训模型。用Claude、GPT、DeepSeek等的API跑起来验证需求是否存在。2.把精力优先放在上下文设计上。系统提示词怎么写需要检索哪些知识工具调用结果怎么组织多Agent架构如何设计如何做上下文分块、总结这些才是你的核心壁垒。3.观察然后再决定是否微调。跑一段时间看真实数据。哪些查询最多哪些最费钱搞清楚之后再针对性地考虑是否需要把高频部分迁移到本地模型。不要做与大厂正面竞争的事那样很容易要么输掉让位要么被收入麾下。试着做一艘船在极速迭代的当下永远站在水面上。
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