为什么企业真正缺的不是模型，而是现场？丨FDE重新理解Context 两家公司，同一个模型供应商，同样的RAG架构，同样的工程团队规模。 一家的AI客服系统上线三个月，准确率稳定在82%，用户投诉率下降了40%。另一家上线六个月，准确率徘徊在47%，客服团队开始绕过系统，回到人工处理。 技术栈几乎一样。结果天差地别。 哈佛商业评论今年发表了一篇文章，描述了两家几乎一模一样的B2B企业——同样的销售流程、同样的CRM系统、同样的客户群——用同样的AI工具，效果差异巨大。作者的结论是：当所有公司都能用同样的模型时，真正的差异化因素变成了组织Context。 ...
厂商拼命扩大Context窗口——但窗口大小不是关键 模型厂商这两年一直在拼一个数字：Context窗口有多大。从最早的8K，到128K，再到现在动辄百万Token的超长上下文。每次发布，这个数字都是第一个被拿出来说的。 但如果你用过AI Agent跑复杂任务，你可能注意到一件奇怪的事：窗口明明很大，Agent该忘的还是忘，该跑偏的还是跑偏。 Context窗口的大小，不是问题所在。 ...
你的龙虾为什么不够懂你？因为你忘了喂它最重要的东西 同样是养龙虾，为什么差距越来越大？ 有人用了一个月，觉得龙虾越来越顺手——它开始懂你的工作习惯，知道你的判断标准，不用每次都从头解释。有人用了一个月，觉得龙虾还是那个原生态的龙虾，能干的事情没咋增加。 两个人用的可能是同一个模型，接了差不多的工具。 差距不在工具，在他们喂给龙虾的东西。 NotebookLM的音视频概览，解读的比较通俗易懂，对于时间比较紧张的读者朋友，可以听听，会有启发。 ...