在OpenAI的研究科学家面试中，遇到“如何将大语言模型（LLM）的上下文长度从2K扩展到128K？”这个问题时，直接说“我会用128K上下文的长文档微调模型”是远远不够的。真正的挑战远超简单微调。| 帖子
扩展上下文长度意味着面对注意力机制的平方级计算复杂度：上下文长度扩大8倍，内存需求飙升64倍。这是硬件和算法上的巨大难题。
解决方案主要有三条路：
1. 稀疏注意力（Sparse Attention）
限制模型只关注部分重要token，比如局部邻近或由模型自动学习关键token。就像读书时理解当前章节比时时关注全书更高效，但偶尔回顾全局脉络依然必要。稀疏注意力在性能和计算成本间权衡，既提高效率又保留关键信息。
2. Flash Attention
这是一种硬件优化技术，利用GPU内部快速缓存减少数据在高速缓存（SRAM）和慢速主存（HBM）间的冗余传输，保持全局注意力的精确度，同时加速计算，速度提升可达7倍以上。
3. DeepSeek Sparse Attention（DSA）
DeepSeek V3.2模型引入的DSA，通过轻量级索引器筛选重要token，把计算复杂度从O(L²)降到O(Lk)，k为固定小值。比如128K上下文中，每次只计算约2048个关键token，大幅降低计算和成本，同时保持甚至提升性能。
实际效果是，128K上下文的预填充成本降低近一半，解码成本下降三分之二，且在长上下文评测中表现更优。
这背后折射出一个核心真理：扩展上下文不仅是“加长输入”，而是对模型架构、硬件资源、内存管理和算法设计的综合考量。简单的微调无法解决根本问题，必须结合稀疏机制、硬件优化与智能索引等多维创新。
正如一位专家所说，“128K上下文是几何问题也是计算问题”，需要局部高分辨率注意力结合稀疏全局结构，利用多尺度位置编码，构建层次化的上下文理解，而非简单平铺展开。
总结：想做出128K上下文的LLM，靠蛮力不行，必须用“少而精”的策略，善用硬件优势，设计高效稀疏机制，才能在保持性能的同时控制资源和成本。
扩展上下文长度意味着面对注意力机制的平方级计算复杂度：上下文长度扩大8倍，内存需求飙升64倍。这是硬件和算法上的巨大难题。
解决方案主要有三条路：
1. 稀疏注意力（Sparse Attention）
限制模型只关注部分重要token，比如局部邻近或由模型自动学习关键token。就像读书时理解当前章节比时时关注全书更高效，但偶尔回顾全局脉络依然必要。稀疏注意力在性能和计算成本间权衡，既提高效率又保留关键信息。
2. Flash Attention
这是一种硬件优化技术，利用GPU内部快速缓存减少数据在高速缓存（SRAM）和慢速主存（HBM）间的冗余传输，保持全局注意力的精确度，同时加速计算，速度提升可达7倍以上。
3. DeepSeek Sparse Attention（DSA）
DeepSeek V3.2模型引入的DSA，通过轻量级索引器筛选重要token，把计算复杂度从O(L²)降到O(Lk)，k为固定小值。比如128K上下文中，每次只计算约2048个关键token，大幅降低计算和成本，同时保持甚至提升性能。
实际效果是，128K上下文的预填充成本降低近一半，解码成本下降三分之二，且在长上下文评测中表现更优。
这背后折射出一个核心真理：扩展上下文不仅是“加长输入”，而是对模型架构、硬件资源、内存管理和算法设计的综合考量。简单的微调无法解决根本问题，必须结合稀疏机制、硬件优化与智能索引等多维创新。
正如一位专家所说，“128K上下文是几何问题也是计算问题”，需要局部高分辨率注意力结合稀疏全局结构，利用多尺度位置编码，构建层次化的上下文理解，而非简单平铺展开。
总结：想做出128K上下文的LLM，靠蛮力不行，必须用“少而精”的策略，善用硬件优势，设计高效稀疏机制，才能在保持性能的同时控制资源和成本。
开发者在使用 Claude Code 编写代码时，想要自动保存每次操作的上下文和工具使用情况，方便后续继续工作。
Claude-Mem 是一款为 Claude Code 打造的持久化记忆压缩插件，能抓取工具执行的观察数据，通过 AI 进行语义压缩，并将相关上下文注入到未来的编码会话中。| #插件
它支持跨会话保持上下文连贯，内置智能搜索功能，能用自然语言查询历史操作，极大提升项目管理和代码回溯的效率。插件提供 Web UI 实时查看记忆流，并可配置隐私标签过滤敏感信息。更有实验性的“无限模式”，通过压缩和分层存储实现更长的会话记忆，适合复杂项目的持续开发。
主要功能：
- 自动捕获并压缩会话数据，实现跨会话记忆延续
- 语义搜索工具，快速定位历史决策和代码修改
- Web 界面实时展示记忆流和搜索结果
- 灵活配置隐私控制和上下文注入策略
- 支持实验性无限扩展会话长度的“Endless Mode”
- 基于 SQLite 和向量数据库结合实现高效存储和检索
适用于需要在多次编码会话中保持项目上下文连续的开发者，尤其是使用 Claude Code 进行 AI 辅助编程的用户。
Claude-Mem 是一款为 Claude Code 打造的持久化记忆压缩插件，能抓取工具执行的观察数据，通过 AI 进行语义压缩，并将相关上下文注入到未来的编码会话中。| #插件
它支持跨会话保持上下文连贯，内置智能搜索功能，能用自然语言查询历史操作，极大提升项目管理和代码回溯的效率。插件提供 Web UI 实时查看记忆流，并可配置隐私标签过滤敏感信息。更有实验性的“无限模式”，通过压缩和分层存储实现更长的会话记忆，适合复杂项目的持续开发。
主要功能：
- 自动捕获并压缩会话数据，实现跨会话记忆延续
- 语义搜索工具，快速定位历史决策和代码修改
- Web 界面实时展示记忆流和搜索结果
- 灵活配置隐私控制和上下文注入策略
- 支持实验性无限扩展会话长度的“Endless Mode”
- 基于 SQLite 和向量数据库结合实现高效存储和检索
适用于需要在多次编码会话中保持项目上下文连续的开发者，尤其是使用 Claude Code 进行 AI 辅助编程的用户。
LandingAI：Agentic Document Extraction（ADE）Python 库提供了一个高效、灵活的解决方案，封装了 LandingAI 的文档提取 REST API，支持同步与异步调用，具备自动重试、超时管理和安全的 API 密钥处理。
主要功能包括：
- 全类型化 SDK，基于 Pydantic 模型实现响应数据结构化；
- 支持大文档异步作业处理，提升处理效率；
- 内置指数退避重试机制，增强网络请求稳定性；
- 多文件上传支持，灵活处理本地文件及远程链接；
- 可切换 HTTP 后端（httpx 或 aiohttp），满足不同并发需求；
- 简单易用的同步和异步接口，方便集成到各种 Python 项目中。
支持 Python 3.9+，适用于需要高性能文档解析和数据抽取的开发者与企业应用。
安装方式：
pip install landingai-ade无论是批量处理复杂文档，还是构建智能数据抽取流程，LandingAI ADE Python 库都是非常值得尝试的工具。
这里有个“后门”攻略：
第一步，花300美元请记者在权威媒体（TechCrunch、Forbes等）报道你，利用HARO或冷邮件，媒体需要内容，你需要曝光。
第二步，找到你行业内带有“死链（dead links）”或“需要引用（citation needed）”的维基百科页面，这类页面无处不在。
第三步，修正页面错误，引用你的那篇报道，立刻变成维基百科认可的“可靠来源”。
第四步，凭借已有引用，创建属于你的维基百科页面，系统自然接受你并认定你有可信度。
结果：
- Google知识面板自动生成
- 永久登上谷歌首页
- 任何场合瞬间获得权威背书
成本300美元，价值无可估量。已经帮3个客户做过，成交率翻倍。
“维基百科收录”远比“Instagram曝光”更有说服力。信任是硬通货，维基百科就是信任的象征。
17岁有维基页面，40岁行业大咖却没有。要么你驾驭规则，要么规则驾驭你。
这是一场信息套利，花小钱买大信任，赢得数字时代的无形资产。真名气靠努力，聪明的玩家懂得借力打力。
