情境工程被呈现为提示工程的扩展而非替代品，它涵盖了模型可以访问的所有元素。这包括系统提示、工具定义和先前的交互，而提示本身只是其中一个组成部分。文章认为，尽管大型上下文窗口已经出现，模型在处理隐藏在上下文中间的信息时仍然存在困难，并会出现“上下文衰减”现象，导致输入长度增加时性能下降。因此，情境工程的目标是识别最有效、最小的高信号标记集，而不是简单地最大化上下文窗口的使用。 AI
影响 将提示工程重新定义为情境工程的一个子集，强调有效利用模型的注意力预算。
排序理由 文章讨论了与大型语言模型相关的概念和技术，而不是宣布新的发布或产品。
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