摘要：上下文是NLP中理解语言单元的关键环境信息，能消除歧义、维持连贯性和支持推理。与优化输入设计的上下文工程不同，上下文本身是模型处理的信息基础。原始Transformer受限于O(n²)计算复杂度，难以处理长上下文。目前通过稀疏注意力、递归机制、记忆库等技术创新，已实现百万级上下文处理，推动了大模型在复杂任务中的应用。这些进步为AI处理长文本、多轮对话等场景提供了技术支撑。

优点：结构简单、可解释性强，训练和推理效率高，特别适合资源受限的场景。缺点严重依赖局部上下文，无法建模长距离依赖；数据稀疏问题显著，泛化能力弱；缺乏语义抽象能力，难以处理一词多义与复杂语境。自然语言建模从早期的统计方法发展到如今的神经架构与预训练大模型，不仅在技术层面实现了跨越，也极大推动了语言AI的应用落地。理解统计与神经两类模型的基本原理与评估方法，有助于我们更系统地把握语言模型的发展脉络，并

摘要：企业数字化转型面临数据资产管理和团队协同效率的挑战。文档管理系统可整合分散文件，支持在线预览和协同编辑，市场同质化严重。进阶能力需通过DIKW模型提升数据价值，结合AI和大数据技术实现智能知识库和AIAgent功能。企业可根据需求选择采购或自研方案，个人用户可选用腾讯IMA等工具。WebOffice定制需求可咨询专业社群。

智能标书产品正依托AI大模型、RAG技术和文档处理能力实现革新。当前主流产品通过AI（如DeepSeek-R1模型）实现99.3%的关键信息提取准确率，结合企业知识库提升内容精准度，并运用文档转换技术满足投标文件格式要求。但现有方案仍存在不足，缺少下载后的多人在线协同审查功能，未能覆盖人工与AI协同修改标书的完整闭环场景。未来需加强在线编辑和AI辅助打磨等下半场能力建设。