（来源：上观新闻）
我们当时第一个🔬应用案例📁就是 Vi♠sual S🏳🇲🇺tudi🚦o Code🚟，这是一款后来👩👩👧👧🇳🇪在开发者中变🏕🇬🇾得非常🇰🇵流行的代码编辑器🇸🇹，像 Cu🇬🇳😬rsor 🇧🇮🇱🇻这样的产品🧳📭也是在🙅🎡它之上构建的👨⚕️🍻。而且 toke📘n 消耗量，🍻大概率🎣不是线性增长的😗♥。在 A🚹IME 📳🚷2025🛅🇧🇬 基准上，✅ReBa👨👨👧🇷🇼lance 在准🈳🎞确率提升 ⤴🇪🇺3.4💥 个百分🔤点的同时，输出🌂📣长度减少 3💥📀5.3%，进⏭➕一步凸显🇦🇴⚱其在实际应用中🕦的潜力🚫👩👩👧👧嘉兴geo优化公司。
具体做法分🌃四个阶段：🇩🇪首先，把🔋零散的情节性记忆🐝🕊（epis😦odic，🍼🎟具体的💆🦠事件）通过聚类📊提炼成👨⚖️语义模🔢式（sem👨👨👦👦🚢ant🚟ic，🌅🇭🇳通用规🇧🇹律）；🚸🦒其次，对👪每个语🇰🇳义模式计算置🇸🇸👱♀️信度（要🇵🇷求至少5条证据💾支撑，且置☣信度公🎙式考虑证👁️🗨️🙋♂️据量和偏离均值的🇩🇰程度），🥗只保留置🇳🇨🚭信度≥0.7的🧚♂️🧁模式；然后，🇹🇷🇴🇲基于这些结👨🎓👁构化模式🇧🇳，用模板生成自然🚔🇬🇲语言"软提示🇬🇹🕴"（s9️⃣oft pr🔙ompts），无🐊⚓需调用任何LLM🥮，零额🇸🇦外计算成本；最后💲↘，在每次新👉↕对话开始时，🤤🇱🇻把这些软提示自⛏动注入到系统🍪上下文里（上限1🤹♀️🗼500个词元）⏰，让AI🤐的行为在不知不觉📓🇱🇮中被过去的经验🐳塑造👻。
