AI English Shift · Lessons / F08
Context, sessions and memory
上下文、会话与记忆
Open the interactive lesson · 打开互动课程A conversation shown in an interface is not necessarily the exact input sent to the model for the next response.
界面中显示的对话,不一定就是生成下一条回复时实际发送给模型的输入。
画面に表示された会話が、次の応答のためにモデルへ送信される入力と完全に同じとは限りません。
An application may select recent messages, add retrieved documents, include instructions, and replace older exchanges with summaries.
应用可能会选取近期消息、加入检索到的文档和指令,并用摘要替换较早的交流内容。
アプリは最近のメッセージを選び、取得した文書や指示を加え、古い対話を要約に置き換えることがあります。
The context available to a particular request is the resulting information supplied through that model interface.
某次请求可用的上下文,就是经过这些处理后,通过模型接口提供的信息。
特定のリクエストで利用できるコンテキストは、そのように構成され、モデルのインターフェースを通して与えられる情報です。
A context window limits how much information can be processed, while a session is an application-level grouping of interactions.
上下文窗口限制了可处理的信息量,而会话则是在应用层面对一组交互的归类。
コンテキストウィンドウは処理できる情報量の上限を定め、セッションはアプリ側でやり取りをまとめる単位です。
A long session can contain more recorded history than the model receives in any one request.
一个很长的会话所记录的历史,可能比模型在任何单次请求中收到的内容都多。
長いセッションでは、記録された履歴が、一度のリクエストでモデルが受け取る量を超えることがあります。
This distinction explains why a learner may still see an earlier message even though the assistant no longer uses its details.
这一区别解释了为什么学习者仍然能看到较早的消息,而助手却已不再使用其中的细节。
この違いによって、学習者には前のメッセージが見えているのに、アシスタントがその詳細を使わない場合を説明できます。
In ordinary inference, a model does not independently carry a new conversation fact into a later request unless the system provides a mechanism for doing so.
在通常的推理过程中,除非系统提供相应机制,否则模型不会自行把对话中新出现的事实带入后续请求。
通常の推論では、システムが仕組みを用意しない限り、モデルが会話中の新しい事実を独力で後のリクエストへ引き継ぐことはありません。
The application can nevertheless be stateful by storing messages, project files, preferences, or other records and supplying them again when needed.
不过,应用可以通过保存消息、项目文件、偏好或其他记录,并在需要时再次提供这些信息,从而保持状态。
一方、アプリはメッセージ、プロジェクトファイル、好みなどを保存して必要なときに再び与えることで、状態を維持できます。
External memory therefore requires decisions about what to save, when to retrieve it, how to correct it, and when to delete it.
因此,外部记忆需要明确决定:保存什么、何时检索、如何更正,以及何时删除。
そのため外部記憶には、保存する内容、取得する時点、訂正方法、削除する時点についての判断が必要です。
A bookmark shows that a learner chose to save a term; it does not prove that the learner has mastered the concept or wants it used in every future lesson.
收藏一条术语,只说明学习者选择保存它;这不能证明学习者已掌握该概念,也不能证明学习者希望以后的每一课都用到它。
ブックマークは学習者が用語を保存したことを示しますが、概念を習得したことや、今後の全レッスンで使いたいことは証明しません。
A useful learning record distinguishes interest, attempted practice, demonstrated understanding, and review history.
有用的学习记录会区分兴趣、练习尝试、已展示出的理解,以及复习历史。
有用な学習記録では、関心、練習への取り組み、確認できた理解、復習履歴を区別します。
Compaction reduces accumulated context, often by replacing material with a summary, but compression can remove a small detail that later matters.
上下文压缩会减少累积的上下文,通常是用摘要替换一部分内容;但压缩也可能删掉一个后来很重要的小细节。
コンパクションは蓄積したコンテキストを、しばしば要約への置換によって減らしますが、後に重要になる細部を失うことがあります。
For a project handoff, preserve the current objective, accepted decisions, unresolved questions, and links to the evidence behind important claims.
进行项目交接时,应保留当前目标、已接受的决定、未解决的问题,以及支撑重要主张的证据链接。
プロジェクトの引き継ぎでは、現在の目的、合意した判断、未解決の問い、重要な主張の根拠へのリンクを残します。
Keep a distinction between an observed fact and a previous assistant's interpretation, especially when that interpretation has not been checked.
应区分已观察到的事实与先前助手的解读,尤其是在该解读尚未经过核查时。
特に前のアシスタントの解釈が未確認なら、観察した事実とその解釈を区別しておきます。
Suppose an old memory says that a learner prefers English-only reading, but the learner now requests Japanese support for technical passages.
假设一条旧记忆写着,某位学习者偏好只用英语阅读,但这位学习者现在要求在技术段落中提供日语辅助。
古い記憶では英語だけの読解を好むとなっていても、学習者が今は技術的な文章に日本語の補助を求めているとします。
The current request should inform the present experience, and the system should allow the outdated preference to be corrected rather than silently override the learner.
当前体验应以这次请求为依据,系统也应允许更正过时的偏好,而不是悄悄用旧偏好覆盖学习者的要求。
現在の希望を体験に反映し、古い好みで学習者の意思を黙って上書きせず、訂正できるようにすべきです。
Good memory design is selective, inspectable, and correctable, with explicit rules for whose data may be reused.
好的记忆设计应有所取舍、可检查、可更正,并明确规定可以复用谁的数据。
良い記憶の設計は、選択的で、内容を確認し訂正でき、誰のデータを再利用できるか明示したものです。
Key terms
- Stateless: Describes a component that does not independently retain application state between the interactions under discussion.
- Context: Information available to influence a particular model request, including supplied instructions and task data.
- Context window: The model's supported capacity for processing a sequence, with input and output accounting defined by its interface.
- Stateful: Describes a component or system that retains and uses state across defined interactions.
- Session: An application-defined span of related interactions that may share stored history or state.
- Handoff: Transferring task responsibility and relevant state between people, agents or execution contexts.
- Compaction: Reducing retained conversational input, often by replacing details with a summary or selected state.
- Memory system: Storage and retrieval mechanisms that make selected information available across interactions.