在人工智能领域，上下文工程是一个重要的概念，特别是在处理大型语言模型时。上下文窗口限制是指模型能够处理和存储的信息量限制。例如，GPT-5的上下文窗口为400,000，而gpt-oss-120b为131,072。这些限制导致了上下文工程技术的出现，旨在优化模型在有限资源下的表现。上下文工程技术包括处理上下文太长或太短的问题，以及其他与上下文窗口相关的挑战。这些技术对于提高模型在资源限制下的表现至关重要。

在互联网干货和人工智能领域中，上下文工程是一个重要的概念。上下文工程主要关注于如何有效地管理和利用大语言模型中的上下文窗口限制。上下文窗口指的是模型在处理信息时能够考虑的最大数据量。不同的模型有不同的上下文窗口限制，例如GPT-5的上下文窗口为400,000，而GPT-4o则为128,000。这些限制类似于计算机内存对CPU的限制，因为CPU在运算时需要不断访问数据，而硬盘的访问速度较慢，因此需要内存来提供更快的访问速度。然而，内存是有上限的，因此计算机不能无限制地运行程序。上下文空间就是这样一个存在，它允许大语言模型基于这些数据来进行推理，并围绕上下文窗口限制衍生出了一系列技术，统称为上下文工程技术。这些技术包括处理上下文太长或太短的问题，以及如何优化上下文窗口的使用效率等。在上下文工程中，有几个常见的场景需要处理：上下文太长，超过上下文窗口限制；上下文太短，不足以支撑推理。这些场景的处理对于提高大语言模型的性能至关重要。

在互联网世界中，信息分享和资源获取是至关重要的。是一个专注于Linux技术的热门话题平台，提供了丰富的技术讨论和资源分享。其中，一个特别受欢迎的话题是关于NANO BANANA的提示词收集分享，这些提示词被形容为纯干货，不废话，非常适合想要快速获取信息的技术人员。此外，还提供了各种表情头像的分享，这些头像来源于Twitter用户Gorden Sun，为用户提供了丰富的个性化选择。在二次元蛋蛋的忧伤这一话题中，用户们分享了许多有趣的表情和提示词，这些内容不仅有趣，而且富有创意，能够激发用户的灵感。平台上的这些资源对于想要提升自己技术能力或者寻找个性化表达方式的人来说，都是非常有价值的。

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首先，我找到了一个关于NANO BANANA提示词的分享，这些提示词可以帮助用户创建各种表情头像。这些头像涵盖了多种情绪，如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、害羞、困惑、顽皮、厌恶、深思、哭泣和尴尬。这些表情头像具有清晰的背景，使得它们在各种平台上都非常适用。

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公益站上新模型，有GLM-4.5免费用！

这次上新四个模型：DeepSeek-V3-0324, DeepSeek-V3.1, DeepSeek-R1-0528, GLM-4.5, Kimi-K2-Instruct, Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct。这些模型都是人工智能领域的新进展，为用户提供更强大的AI服务。

这些模型可以在https://696988.xyz/article/charity-site-new-model-GLM-4-5-free-access中找到更多详细信息。此外，也提供了相关讨论，可以在t/topic/924353中查看。

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