AI 上下文理解的局限与突破：通用标准的必要性

当前AI模型的知识储备在预训练阶段就已固定，后续只能通过昂贵的微调进行有限更新，这导致AI对截止日期后的信息“一无所知”。本文探讨了AI领域的“上下文”概念：它包含用户输入、对话历史和外部信息源等，模型处理信息的长度受限于“上下文窗口”。为解决这一局限，建立一个通用的外部数据源标准，将使AI模型能够访问实时信息，从而实现更智能、更全面的功能。