尊敬的各位同仁，各位对人工智能系统设计充满热情的工程师们： 今天，我们齐聚一堂，探讨一个在构建智能系统中日益关键的挑战：如何在有限的上下文窗口中，通过精妙的“优先级淘汰算法”来保留核心信息，实现真正的“认知负载均衡”。随着大型语言模型（LLMs）在各种应用中扮演着核心角色，其上下文窗口（context window）的限制，成为了我们进行复杂、长时间对话和任务处理时不可避免的瓶颈。当这个“短期记忆”接近饱和时，如何明智地决定哪些信息应该被保留，哪些应该被淘汰，直接关系到系统的智能水平、响应质量以及用户体验。这不仅仅是一个技术细节，它触及了AI系统对“重要性”的理解和决策能力。 1. 上下文窗口：人工智能的短期记忆与瓶颈 要理解优先级淘汰算法，我们首先要深入理解其作用的舞台——上下文窗口。 1.1 什么是上下文窗口？ 在大型语言模型中，上下文窗口指的是模型在生成当前输出时，能够“看到”并处理的输入文本的最大长度。这个长度通常以“token”为单位衡量。一个token可以是一个词、一个标点符号，甚至是词的一部分。 输入序列： 用户输入的指令、先前的对话历史、检索到的相关文档片段等，共同构成 …
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