Data for AI 的关键路径(二):从批处理 → 行为流​

AI数据处理模式从批处理(历史数据分析)转向行为流(实时数据感知)一、关键差异批处理:完整体拍照→统一处理→获得历史洞察行为流:连续录像→实时处理→预测下一帧二、技术要素事件:行为数据原子(点击、传感数据)流引擎:持续处理心脏(如RisingWave)状态:上下文记忆智能代理:消费实时数据并决策三、为何必须转向事件因果可回溯:每条记录即行为原语(用户做了什么、何时何地、来源与上下文),具备时间与因果性,可精确还原路径与责任低延迟反馈:从分钟/天级延迟,缩短至毫秒/秒级,使闭环策略(推荐、风控、调度)即时生效增量计算优于重算:幂等事件+水位线,支持去重、溯源、精确一次语义,减少重算状态化视...

2025 年的 AI 基础设施正在从「模型驱动时代」走向真正的「Token 经济时代」,未来会最终形成一个以 Token 生产与消费效率为核心的竞赛。一、模型研发:从单模态“巨兽”走向多模态“基础设施”2025 最大的变化,是基础模型不再只是“产品”,而开始成为整个产业的基...

第1部分:重新定义上下文工程——专用记忆架构的创新1.1 上下文工程:从提示管理到动态系统设计早期的上下文工程被定义为对输入大型语言模型(LLM)的文本信息进行精心设计与管理,以引导模型输出更可靠、可控且符合预期的结果。该方法在LLM发展的初期阶段成为性能优化的关键手段。然...