【AI大模型新资讯】从信息蜂房到上下文工程

（1）信息蜂房

该概念受到业已存在的信息茧房概念的启发。蜜蜂是一种勤劳的昆虫，它飞遍百花采百蜜，象征着一种博采众长的主动与积极，也包含着我们对于内容生产者、分发平台、消费者三角关系的协调想象。对于内容生产，需要引导他们尽可能生产高质内容，对于平台方来说，要尽可能地把高质量的内容推送给尽可能多的用户。蜂房则象征着一种类似群体智慧的载体，每个信息消费者需要走出各自的同温层，积极参与多元社群、论坛、线下活动，与不同背景的人交流观点，像蜂群一样，发挥各自各自特长，互相补充信息盲区，形成知识网络，以“信息蜂房”代替信息茧房。

（2）ROLL

ROLL （Reinforcement Learning Optmization for Large-scale Learning）是一个高效且用户友好的强化学习库，专为不同类型用户设计，它不仅能够在各种硬件资源条件下高效完成多样化的训练目标，还特别针对需要大规模 GPU 资源的大语言模型（LLM）优化设计。 ROLL在诸如人类偏好对齐、复杂推理和多轮自主交互场景等关键领域显著提升了大语言模型的性能。ROLL 利用基于 Ray 的多角色分布式架构实现灵活的资源分配和异构任务调度，集成了 Megatron-Core、Deepspeed、SGLang 和 vLLM 等前沿框架与技术，以加速模型训练和推理。

（3）AI游戏引擎

不同于传统游戏引擎，AI游戏引擎是玩家想象力的“放大器”，任何人可以随心所欲“创造”游戏！AI引擎的崛起带动着生成式游戏的兴起与发展。在生成式游戏中，游戏的走向并非由设计师设计，而是完全依靠玩家的想象实时生成、实时游戏。该技术的核心支撑点在于互联网已有的大规模多样化游戏数据，为其提供了海量的训练语料以捕捉各种游戏机制与风格。

（4）质陪解决方案

由中关村科金得助智能开发，创造性地融合成熟的AI大模型质检与陪练系统，推出了全面高效的“质陪解决方案”。智能质检采用大小模型结合的方式，对销售人员的销售行为进行全方位监测和分析。从沟通技巧、产品知识掌握程度到客户需求洞察、销售策略运用等方面，进行细致入微的评估。系统能够快速、准确地发现销售人员在销售过程中存在的问题，如产品介绍不全面、未能有效挖掘客户需求等。

（5）上下文工程

上下文工程指通过为任务提供完整的背景信息，让大模型能够合理解决问题。在AI智能体的兴起发展过程中，上下文工程才是决定大多数AI智能体成败的关键而并非模型。上下文工程致力于设计和构建动态系统而并非字符串，这些系统在恰当的时机提供信息和工具，从而让LLM拥有完成任务所需的一切。