上海交通大学生成式人工智能实验室最新研究指出，人工智能发展的核心驱动力正在从算力转向上下文处理能力。这项突破性研究将上下文从辅助概念提升为智能系统的核心架构，揭示了人工智能理解世界的关键在于其吸收、组织和重构语境的能力。
研究团队通过系统分析两代智能系统的演进历程，发现从早期的Context 1.0到现代的Context 2.0，人工智能的每次跃升都伴随着语境处理能力的显著提升。早期的系统仅能依赖传感器和固定规则作出反应，而现代系统如ChatGPT、LangChain等已能通过语义推理理解人类意图，实现更自然的交互。
实验结果显示，现代智能体在输入容忍度、记忆层级化和多模态融合等方面取得重大突破。系统不再简单存储文本，而是通过时间标记、语义压缩和层级摘要构建结构化语境。这种设计不仅提升了系统稳定性，还通过语义压缩有效解决了长对话中的信息冗余问题。
研究提出的上下文工程函数定义CE:(C,T)→f_context，将提示工程、检索增强和记忆管理统一到数学框架下，为领域发展奠定理论基础。团队特别强调，当机器能够主动创造语境而不仅是被动响应时，真正的智能时代才会到来。
这项研究为人工智能发展指明了新方向：从追求参数规模转向提升语境理解能力。随着系统逐步掌握处理社会语境和情感因素的能力，未来可能实现具有人类思维特征的智能体，为人机协作开辟全新可能。
