这套方法的核心逻辑是：大语言模型的有效工作窗口是有限的，你塞进去的信息越多，它能分配给真正思考的空间就越少。问题树做的事情，是把一个复杂项目的知识状态压缩成一个可以随时拎起来、随时投喂的抽象结构，它不记录你做了什么，它记录你还不知道什么，以及这些未知之间的关系。
ZlibDecode.decompressSingle (ZlibEncode.compress data level) = .ok data
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还有一个和功耗有关的例证：前几天有一位工程师 Manjeet Singh 成功实现了对 M4 处理器上「神经引擎」(Neural Engine，简称 ANE）的逆向工程，发现 ANE 的功耗效率极高：算力跑满时的效率高达 6.6 TOPS/W。，详情可参考币安_币安注册_币安下载
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