🏷️ 自然语言处理

Adam's Law：为何高频表达能解锁 LLM 的最强性能

文章介绍了 FaceMind 团队提出的 Adam's Law（文本频率定律），即在语义不变前提下，使用预训练语料中频率更高的表达方式能显著提升 LLM 表现。该发现通过 100 种语言和四大核心任务得到验证，并指出当前数据工程忽视了“频率”这一关键维度。Anthropic 的 Claude Opus 4.7 更新间接验证了这一理论。

Context engineering: 构建卓越 Agent 的关键

文章探讨了“Context engineering（上下文工程）”作为构建优秀 AI Agent 的核心挑战与解决方案。相比于传统的 IVR 和预设流程，Context engineering 通过“渐进式披露”和条件逻辑，确保 Agent 在对话的每一个时刻都能获得最相关且最少量的信息。这不仅解决了模型处理大量 Token 时的性能下降和幻觉问题，还能让 Agent 充分利用大模型的推理能力，适应复杂的现实场景，并随着模型升级而自然进化。