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96SEO 2026-02-19 10:36 14
人们喜欢长上下文，智能体记得你的项目、你的偏好、你说话的方式，连你那些反复冒出来的琐碎任务都帮你记着，所以用起来当然顺手。
但顺手归顺手，顺手不等于靠谱，把这两件事搞混后面的麻烦就来了。
可靠性问题的起点恰恰是人们把长上下文当免费能力用的那一刻。
你扩展了上下文就等于换了一个被测系统，测的不再是模型本身，而是模型加上一个持续膨胀的历史
档案。
这个档案天生就很杂乱：半成型的想法、开玩笑时随口说的话、情绪化的措辞、前后矛盾的约束、从未打算变成策略的临时指令，统统堆在一起。
data-src="http://images.overfit.cn/upload/20260218/2aa4178cae2147788ab91b6c32e7ce0c.webp" 模型只能在它能关注到的范围内做推理，而注意力即便在窗口很大的情况下依然是稀缺资源。 输入杂乱、矛盾、臃肿，模型的最优表现就不稳定压力一来更没法预测。 很多人喜欢把长上下文比作"更大的大脑"，但实际上它更像一张越来越大的办公桌：纸越堆越多最后你连自己要找的那份文件都找不到。alt=""
https://avoid.overfit.cn/post/ba57f2e1d9c54f83a4d6184c69e08cde
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