百万 token 上下文下检索预算实测对比
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百万 token 上下文下检索预算实测对比
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先了解这件事
AI 综述
作者 danielklnstein 在 Qasper、LegalBench-RAG、QMSum 三个公开数据集上，测量给检索设定从 500 token 到整个语料的 token 预算时，BM25 与 Qwen3-Embedding 混合检索能覆盖多少答案证据，不运行语言模型。 作者称，语料任何编辑、以及两人可见范围不同，都会形成新前缀并触发一次全价写入；小型、共享、变化慢的语料预加载更便宜。
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最新进展10月30日 01:18
上下文窗口已达百万 token，为什么还需要检索报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- Hacker News上下文窗口已达百万 token，为什么还需要检索
作者在 Qasper、LegalBench-RAG、QMSum 三个公开数据集上测量检索在不同 token 预算下能覆盖多少答案证据，不运行语言模型。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。