知识库和 Skill 都能沉淀知识,为什么还要分开?
Skill 与个人知识库都能沉淀知识、都能复用,为什么还要分开?本文从一道面试题出发,拆解两者的本质差异——知识库沉淀「应该知道什么」,Skill 沉淀「应该怎么做」;省 Token 只是结果,复用能力才是原因,成熟的做法是让两者组合而非二选一。
















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https://kokkoro.me/rss.xmlSkill 与个人知识库都能沉淀知识、都能复用,为什么还要分开?本文从一道面试题出发,拆解两者的本质差异——知识库沉淀「应该知道什么」,Skill 沉淀「应该怎么做」;省 Token 只是结果,复用能力才是原因,成熟的做法是让两者组合而非二选一。
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显存、算力、框架、API 全部不设限,大模型能不能一直往下吃 Token?本文从 O(N²) Attention、KV Cache、Prefill / Decode、FlashAttention 与 PagedAttention 讲到 RoPE 长度外推,最后给出一个更值得追问的方向:长期 AI 需要的也许不是更大的桌子,而是书架和记忆系统。
标称 128K 的模型到了第 128001 个 Token 常常不是「开始胡说」,而是直接拒绝。本文区分 Effective Context Limit 与 Hard Context Limit,从位置编码、RoPE、模型配置、vLLM 的 max_model_len 一路看到 KV Cache 与 GPU Kernel——拦住那个 Token 的通常是整套推理系统。
资料明明全塞进了上下文,模型还是会漏信息、把废弃方案当成现行方案。本文拆开 Attention 的 Query / Key / Value,讲清楚 Distractor Interference、Needle in a Haystack、Lost in the Middle 与信噪比:找得到、分得清、连得起来、推得出来,是四种不同的长上下文能力。
32K、128K、1M 这些数字常被直觉地当成大模型的「脑容量」,但 Context Window 描述的其实是另一件事。本文从 Context、Token 一路拆到 Context Window 与 Effective Context:它决定的是有多少资料能摆到模型面前,而不是模型有多聪明、或者永久能记住多少东西。
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