突破上下文限制的想法

将原始上下文压缩为简洁的结构化编码，存入可检索的“信息目录”；系统先基于这些编码生成最简假设和回答，形成一套高效、可组合的“内部语言”；再通过与原始上下文或外部环境比对验证，动态修正并更新记忆。该机制以“压缩—推理—验证—演化”闭环，替代对长上下文窗口的依赖，实现类人类的抽象记忆与渐进式理解，从根本上突破当前大模型的上下文限制。