AI 工程实践
GPT-4.1 首发复盘：一百万上下文不是知识库，而是一项上下文工程预算
GPT-4.1 家族把 API 上下文窗口扩展到最多一百万 token，但容量不等于相关性、可信度和完整任务成功；生产系统仍要先选择证据、固定指令优先级，再用位置扰动、输出验证、模型路由和单位合格任务成本验收。
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长上下文
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AI 变革观察
Gemini 2.5 Pro Experimental：1M 上下文为何仍不是生产承诺
Gemini 2.5 Pro Experimental 在首发日已经给出 thinking、原生多模态与 1M 上下文的强能力信号，但当时缺少 Vertex AI 可用性、正式价格和生产承诺；正确动作是建立预览评测，不是直接迁移关键链路。
模型部署与推理
Qwen2 发布后的中文模型选型：上下文、许可证与语言质量要一起验收
Qwen2 把多尺寸中文与多语言开放权重带入选型，但 128K 宣称不等于每个模型默认原生支持，系列内许可证也不同；部署必须固定型号、配置和权利边界。
模型原理与推理
Gemini 1.5 Pro 的 1M 上下文意味着什么：长上下文没有自动终结 RAG
1M token 实验窗口证明长上下文成为新的系统变量，却没有证明整库直塞比检索更准、更便宜；选型必须比较完整任务的召回、干扰、延迟和缓存复用。