LLM Optimization

深入探讨如何通过推理保留 (Reasoning Retention) 和上下文压缩 (Context Compaction) 两个关键 API 设置，将 GPT-5.6 在 ARC-AGI-3 基准测试中的得分提升三倍，并提供基于 n1n.ai 的集成方案。

本文深入探讨如何通过结构化分块、混合检索和贝叶斯超参数优化，将 RAG 系统的检索召回率提升至 95%，并显著降低延迟。