过去几年，人工智能的浪潮一次又一次刷新人们的想象：模型变得更大、算力更强、应用更广。 但在光鲜的成果背后，一个更深层的问题被不断暴露 —— AI 真的“理解”世界了吗？它能记住对话，却常常忘记语境，能生成答案，却未必明白问题的由来。人们开始意识到，智能的边界，不在算法，而在语境。 正是在这样的背景下，上交大生成式人工智能实验室（GAIR Lab）提出了一个颠覆性的观点：人工智能的本质不是算力革命，而是“上下文革命”。 他们在最新论文中，把“上下文”从语言模型的附属概念，提升为智能系统的核心结构，认为系统…