在人工智能应用日益普及的今天，多轮对话中的“记忆功能”成为提升用户体验的关键。许多用户在与AI交互时常常遇到尴尬场景：刚刚输入的名字或先前的对话内容，转眼间被AI遗忘，导致重复沟通、效率低下。这种缺乏上下文理解的AI对话严重影响了用户满意度。为此，NEO展示了如何通过Spring AI框架为AI应用轻松添加“记忆功能”，使其能够记住对话历史并实现更自然的交流。借助Spring AI的强大支持，开发者可以快速构建具备上下文感知能力的智能客服、虚拟助手等应用，显著优化人机交互体验。
在AI领域快速发展的背景下，提示工程的命名问题引发了广泛讨论。有观点认为，“上下文工程”这一名称更能准确反映该领域的核心特征，从而在中文语境下引发对“提示工程”更名可能性的思考。这种命名争议不仅涉及术语的准确性，还反映了技术发展过程中语言表达与实际应用之间的契合度问题。随着提示工程在内容生成、信息处理等领域的广泛应用，如何通过精准的语言定义推动技术传播和理解成为业界关注的重点。
本文作为Spring进阶系列的第七篇，深入探讨了Spring框架中注解的分类与应用，特别是Bean的@Scope注解。该注解在单实例Bean管理中至关重要，默认情况下，单实例Bean于容器启动时创建。懒加载机制则改变这一行为，在Bean首次被调用时才进行创建和初始化，类似于Windows和Linux环境下特定条件触发的操作。此外，文章还分析了上下文环境及Linux环境条件对Bean创建和作用域的影响。
在Python编程中，`with`语句是一种管理资源的优雅方式，它确保代码在执行完毕后能够自动释放资源。虽然我们经常使用`with open() as f`来处理文件读写，但可能较少有机会实现自定义的上下文管理器。本文将通过几个实际应用场景，深入探讨`with`语句和`contextmanager`装饰器，帮助读者理解如何实现和使用自定义的上下文管理器，以优化资源管理。
状态模式是一种行为型设计模式，其核心理念在于将对象的行为封装在不同的状态类中。当对象的内部状态发生变化时，其行为也会相应地改变，而这种变化对于外部使用者来说是无感知的。在这种模式中，上下文（Context）是持有状态的对象，它通常会定义一个抽象的状态接口，并维护一个指向当前状态对象的引用。上下文对象将具体的状态处理工作委托给当前状态对象。以订单管理为例，订单对象就是上下文，它不仅包含订单的基本信息，还包含当前的订单状态。抽象状态（State）则定义了一个接口，用于封装与特定状态相关的行为。
在现代计算机系统中，零拷贝技术通过减少CPU的拷贝操作和上下文切换，显著降低了性能开销，从而提升了程序的执行效率。这一技术在数据传输和处理过程中发挥着重要作用，特别是在高负载环境下，能够有效提高系统的整体性能。
清华大学的研究团队对RNN（循环神经网络）在处理长序列数据时的性能进行了深入研究。通过一系列实验分析，他们得出结论：RNN模型在长上下文建模中表现不佳并非模型本身的问题。Mamba的作者也对这一发现表示认可。这项研究为理解RNN在长序列数据处理中的局限性提供了新的视角。
BART模型是一种高效的文本摘要工具，能够将长篇文本压缩成简洁版本，便于读者快速把握文章核心。该模型通过上下文分析，识别并保留关键信息，同时剔除非核心内容，从而生成精准的摘要。
国产视频模型Vidu 1.5以其卓越的性能引起了国际关注。该模型能够在短短30秒内生成视频，展示了大型语言模型（LLM）的上下文学习能力。作为全球首个支持多主体一致性的多模态模型，Vidu 1.5标志着视觉模型进入了上下文时代。这一创新不仅大幅提升了视频生成的速度，还实现了对视觉内容的上下文理解和多模态交互，令全网网友感到震惊。
本文旨在探讨Python中的上下文管理器（context manager）的基础知识及其应用。文章首先解释了上下文管理器的基本概念，然后通过四个具体的实例，深入展示了在不同编程场景下如何有效地利用上下文管理器。这些实例覆盖了上下文管理器在资源管理、异常处理等方面的应用，旨在帮助读者更好地理解和掌握这一Python编程中的重要特性。
在多线程编程中，上下文切换是指操作系统在不同线程之间进行切换时，保存当前线程状态并恢复另一个线程状态的过程。这种切换需要消耗一定的时间和资源。线程池作为一种优化技术，通过复用已有的线程来执行新的任务，避免了频繁地创建和销毁线程，从而减少了上下文切换的次数和相关的开销。在线程池中，线程完成任务后不会销毁，而是等待被分配新的任务，这样可以显著减少上下文切换，提高系统的整体效率。
在SpringBoot框架中，`ApplicationContextAware`接口扮演着重要角色。它使得Bean能够访问Spring容器的上下文信息。具体来说，`ApplicationContextAware`允许Bean在运行时获取Spring容器的多种信息，包括Bean的定义细节和其他Bean的实例。通过实现这个接口，开发者可以增强Bean的功能，使其能够与Spring容器进行更深层次的交互。
Yi系列大模型，包括拥有强大语言处理能力的Yi-34B和Yi-6B，不仅支持中文及英文双语环境，更以其卓越的200K上下文窗口处理能力，能够流畅应对约40万字的文本挑战。该系列模型向学术界全面开放，并为商业用途提供了免费申请通道，旨在促进技术共享与创新。
Memory-GPT（简称MemGPT）作为一款先进的智能管理系统，专为优化大型语言模型（LLM）中的内存层次结构而设计。它能够在LLM有限的上下文窗口内提供扩展上下文的能力，同时利用中断机制来高效管理模型与用户间的交互流程。MemGPT的一大亮点在于它能通过代码示例增强复杂任务的解释与执行能力，确保即便在资源受限的情况下也能提供详尽且精准的信息服务。
Dockramp 作为一款创新的由客户端驱动的 Docker 容器镜像构建工具，其核心优势在于简化了传统 Docker 镜像构建流程中的复杂性。通过免除上传上下文的需求，Dockramp 不仅提高了构建效率，还引入了更为高效灵活的分层与缓存机制。此外，Dockramp 扩展了 Dockerfile 的语法，使得开发者能够以更简洁、更具表现力的方式编写构建指令。为了充分利用这些特性，用户需遵循一定的项目命名规则。
在Java编程领域中，线程池技术通过复用线程来显著提升程序的执行效率。然而，随之而来的挑战是如何确保在异步执行环境中正确传递ThreadLocal值，从而维持必要的上下文信息。本文深入探讨了这一问题，并提供了实用的解决方案，展示了如何利用Java标准库的功能来实现ThreadLocal值的有效传递。
