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EMNLP2025 | 通研院揭秘MoE可解释性，提升Context忠实性！

论文发表于EMNLP2025主会，核心作者为北京通用人工智能研究院（通研院）研究工程师白骏、刘洋，以及通计划武汉大学联培一年级博士生童铭颢，通讯作者为通研院语言交互实验室研究员贾子夏，实验室主任郑子隆。

最近组里准备用 Flutter 重构的模块中包含了 "视频播放"，寻思着用官方的 video_player 2.7.2 插件 (鸿蒙也有适配)，添加完依赖，gradle 构建直接 GG，不过也正常，9年多的项目，构建工具都比较老。

凭借一款信用卡大小的AI纪要设备，它已将产品卖到全球170个国家，累计销量突破100万台，并预计在2025年实现2.5亿美元的总收入。

我依然记得第一次抛弃ADO.NET转向Entity Framework的场景。那种感觉就像从打字机换成了MacBook——抽象层级、优雅设计、生产力飙升，EF带来的清新空气令人陶醉。但随着EF进化到EF Core，这种抽象逐渐变成了双刃剑。好用吗？绝对好用。可

在 Python 的编程世界里，with语句和它的好搭档**上下文管理器（Context Manager）**常常被初学者视为“文件操作的快捷方式”——打开文件、处理、然后确保关闭。但如果你是一名追求效率和代码优雅的专业开发者，这种理解无疑大大低估了上下文管理

处理请求，将请求传递给下一个中间件，或者中断管道（短路）。中间件可以在下一个中间件执行前后执行操作，如日志、认证、错误处理等。中间件按照在 Program.cs 中添加的顺序执行。

几年前，当 Prompt Engineering 概念被提出来的时候，有个流行的观点：Prompt Engineering 不会存在很长时间，会随着 LLM 能力强大逐渐弱化。类比于搜索引擎刚出来的时候，有很多复杂的搜索技巧，比如使用星号作为通配符，其他特殊符

如今，尽管提示词（Prompting）仍是大模型交互中不可或缺的重要环节，但其局限性已逐渐显现。研究与实践正从依赖单一技巧性操作，转向对语境建模、信息组织与交互结构的系统性探索。而这，便是“上下文工程”（Context Engineering）兴起的原因。

该模型使用数千万小时音频数据，融合大规模语言模型语义理解能力。通过引入 Context 增强模块和 RAG 机制，针对幻觉和串语种问题进行了优化，在高噪声场景下表现出色。其支持低延迟流式识别、跨中英文自然切换以及用户可自定义的热词识别，可覆盖视频会议、实时字幕

上下文的来源很多：用户的查询、系统指令、搜索结果、工具输出，还有前面步骤的总结。上下文工程的核心在于把这些碎片实时组装成一个连贯的输入，不是静态的prompt，而是根据任务动态构建的东西。

如今，尽管提示词（Prompting）仍是大模型交互中不可或缺的重要环节，但其局限性已逐渐显现。研究与实践正从依赖单一技巧性操作，转向对语境建模、信息组织与交互结构的系统性探索。而这，便是“上下文工程”（Context Engineering）兴起的原因。

RAG（检索增强生成）曾是连接外部知识与模型能力的关键桥梁，但随着业务复杂度提升，它的局限也逐渐显现。Context Engineering 的出现，正在重新定义“知识注入”的方式——从检索到构造，从拼接到理解，让上下文成为真正的生产力。本文将带你梳理从 RA

本文从编译原理的视角，为当前AI工程实践（如Prompt Engineering、Context Engineering、Think Tool）提供坚实的理论根基。AI编程的演进并非凭空而来，而是重演了软件工程历史上对形式化、可验证性和可靠性的追求。

几年前，当 Prompt Engineering 概念被提出来的时候，有个流行的观点：Prompt Engineering 不会存在很长时间，会随着 LLM 能力强大逐渐弱化。类比于搜索引擎刚出来的时候，有很多复杂的搜索技巧，比如使用星号作为通配符，其他特殊符

Python深色版本withopen('data.txt', 'r') as f: data = f.read process(data)# 文件自动关闭，无需手动调用 close