（来源：上观新闻）
以前的GPTs更🤖像是一个个🚅🇵🇹人助手，🍙Ⓜ你可以🍰给它写指令🎞，给它🇹🇫🏑喂知识库，🎾让它以某种固💧定风格回📊答问题👟。“那时候自👩🎨己非常自🏬💄信🤹♀️。而问的问题，也🐌🇾🇪是五花八门极其🇼🇸多样🇦🇷🇧🇳。V4的1M窗口意🍊🇹🇻味着，A🍠🍗gent可以🔞在更长的操作链👛里保持状态连贯，🌕🐻处理更大规😕🚘模的代码库，跨🏏越更多文档进行🆖推理📨☝。
V4的做法是把注🦆⭕意力拆🍀成两种，交替叠🇳🇵用： 一种是C🇰🇼🍞SA（压缩稀疏注🏮意力），先把🌈🐵每若干t♈oken的KV📴🍇缓存合并🐾🍾成摘要，再♈◀让每个q💲uery👩👩👧👧只在这🐈⛪些摘要里挑选🐆👄最相关的t🌍op-k条❎去算注意🇦🇮力——相当于既压😋📻缩了“要👛看的内容🇰🇼♍”，又🕹🔛只挑“值得🦸♂️看的”去算；📟 另一种⏯是HCA（高压🇦🇸🇻🇳缩注意力）🚢📘，用更激进的压缩🙀率把更长区🤩🛥sem投放间的token合🇲🇻并为一条，但保✒⚾持稠密注意力🤞🇬🇸。
” 自此，高强度🇦🇬成为他的日常：❓凌晨四点半起床，🌁🕟六点开播，午间稍✉作休整便奔赴仓库🇨🇰盘货😒。这种对稳定性的近🇲🇹😿乎“零容错”的要🌡⬇求，决⏭🛂定了微🇲🇶🍉sem投放盟在推行A🤐🇮🇸I Fi🇰🇾🤝rst战略时🐰🇺🇬，必须在安全性检🇰🇾查和场景适配📪上投入更多研发🇬🇸👨🎨资源，而非盲目🔙追求技术指标的🐍华丽🦶。
