视频生成AI初创企业转向“以视频为核心”的上下文工程

一、上下文工程的技术内涵:从提示词到情境智能传统视频生成AI依赖于静态提示(Prompt),例如:“生成一段五秒的无人机俯瞰城市日落视频。” 模型仅在输入文本的有限语义空间中做匹配生成,缺乏对用户意图、使用场景、历史行为和环境上下文的认知。上下文工程(Context Engineering)则是一种系统性构建动态信息环境的技术范式,其核心是:让AI在生成之前,先“理解”这个视频为何存在。它不再依赖人工编写的提示词模板,而是通过:实时接入用户行为日志、历史生成记录、外部数据源(CRM、ERP、知识库);构建可检索、可更新、可加权的多模态上下文图谱;动态过滤噪声、识别关键线索、注入语义权重;...

AI 正从“纯文本推理”迈向与现实世界交互的智能体(Agent)阶段。这意味着机器的“耳朵”和“眼睛”正在被唤醒,而 LLM 的成就,是建立在语义之上的。一、LLM 的认知之困,符号漂浮于现实之上LLM 如同没有经历过学前教育的“博士”,而天才和疯子的区别,是“现实检验”能...

在摩尔定律濒临崩溃的今天,传统计算架构已无法支撑海量数据的持久化需求。本团队另辟蹊径,从生物神经突触中汲取灵感,成功打造出无需供电、零延迟的记忆存储系统。超并行神经突触编码体系支持1024路并行输入通道(笔尖与纸张接触的每一次摩擦)突触权重自适应调节技术(书写力度决定墨迹浓...

一、核心公式:未来赢家 = 高集成 × 高AI原生二、四象限精简版(X轴:集成度|Y轴:AI原生度) 低AI原生高AI原生低集成❌ 传统单点工具(如ETL)✅ AI单点工具(向量库、记忆中间件)→ 早期风口,易被吃掉高集成❌ 传统中台(重ETL无AI)✅✅ AI原生平台(A...

从协作推荐到动态记忆预测的范式转变,通过将协同过滤转化为“群体记忆路由器”,系统可在用户尚未完整表达意图时,主动补全其潜在上下文,实现“预测式交互”。1. 引言与问题定义协同过滤(Collaborative Filtering, CF)是推荐系统的核心支柱,其中基于矩阵分解...

一句话定义:NCU是给AI的“第二大脑”——它不存你搜过什么,它存你“怎么想”的神经权重。一、核心洞见传统AINCU-AI知道你看了什么(RAG)知道你信什么、怕什么、偏什么(语义指针)每次对话从零开始记住你三年来的心理演化检索文档激活“你”的认知画像机器在“查资料”机器在...

所有企业文档的本质价值,不在于“写了多少字”,而在于 “被AI吃掉后吐出了多少有用的知识”一、目的:评估企业内部文档的价值,衡量文档创作者的工作成果你虽沉默,但你的文档振聋发聩实际上,是可以评估所有 AI “吃掉”的数据,包括不限于文档、代码、图片、视频切片等核心:在 AI...