人脑几 k 上下文能对抗 300k 的 agent？
现行的 Agent 动不动就是 200k~300k ，一次性那么多上下文，根本无法 review ，古法编程时代头脑很清晰，现在头脑越来越模糊了，兄弟们是怎么解决的？当时间、需求相互碰撞时，感觉比以前累了很多倍。放平心态，随遇而安？还是认真负责？ 与其泛泛地说你的感觉, 不如列出具体问题, 大家也能帮你分析. 人脑有一套成熟的渐进式加载机制，擅长聚焦 不存在无法 review,只不过越来越懒得 review 人脑很厉害的，远非大模型能比的。 人脑是 rag 机制，还有感觉这种玄学 十多年前的时候少说 10m ，领导一周前开会说了啥都能记住，笔记软件啥的不存在的现在 128k 都没有，同事上午说的事情下午就忘，只能随时开个 txt 往后 append 人脑的上下文缓存很小，但是模型规模很大。而且模型还能自训练。
所以人做事很多时候靠的是模型规模带来的直觉。很少用上下文长度来暴力穷举。
之所以累，就是因为你用 AI 擅长的方式来和 AI 协作。导致你需要同时处理太多上下文。
我理解，要么你就利用你的模型规模，给 AI 明确的技术方向，只让他负责执行，不负责判断。这样减少“你去判断 AI 的判断”这个步骤。
要么就直接撒手，不管任何决策细节，只管效果。
又身居高位又微操，是最忌讳的管理学形态。凯申同志已经无数次证明给我们看了。 人脑上下文几 K?光现实世界的超级高清图像,声音,嗅觉,温度感知等都不止几 K.. 梁子说，人类比 AI 聪明是因为人类有几十年的上下文