上下文工程崛起：中美澳15位科学家定义AI新时代核心学科，揭示大模型存在根本性不对称

主要观点总结

该文章介绍了上下文工程作为一门正式学科的发展状况。来自中美澳的15名研究人员通过系统地分析1400多篇研究论文，对上下文工程进行了全面探讨，并指出其作为开发复杂AI系统的关键基础。文章阐述了研究人员对上下文工程的理解及其贡献，包括分类框架的提出、关键见解的揭示、基础组件和系统实现方法的探讨等。同时，文章还指出了当前上下文工程领域面临的关键挑战和未来的发展方向。

关键观点总结

关键观点1: 上下文工程被确立为一门正式学科

中美澳的15名研究人员系统地分析了1400多篇研究论文，对上下文工程进行了全面探讨，并指出它是开发复杂AI系统的关键基础。

关键观点2: 论文揭示了上下文工程的关键见解

研究人员提出了一个统一的分类框架，将上下文工程技术分为基础组件和系统实现方法两大块，并给出了关键见解，如大模型在理解和生成复杂语境上的不对称性，以及多种技术的协同融合等。

关键观点3: 上下文工程的基础组件和系统实现方法被详细介绍

研究人员介绍了上下文工程的基础组件，包括上下文检索与生成、上下文处理、上下文管理等，以及系统实现方法，如高级检索增强生成、显性内存系统、工具集成推理等。

关键观点4: 论文指出了当前研究的挑战和未来发展方向

研究人员指出了当前大模型领域的碎片化发展掩盖了技术之间的根本联系，需要统一的框架来整合技术。同时，他们也指出了未来研究方向，如开发下一代架构、构建智能上下文组装系统以及打造多智能体的协调机制等。

关键观点5: AI模型的性能取决于上下文信息

研究人员强调了AI模型的性能本质上取决于上下文信息，并指出随着大模型的不断发展，上下文工程在AI发展中的角色将越来越核心。

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