已验证75% 置信事实精确时间

滑动窗口注意力让每个 token 只关注固定窗口内的上下文，复杂度降为 O(n·w)，w 为窗口大小

3

来源数

75%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/8

首次发现

来源

Claude Code桌面版完整指南：无账号接入DeepSeek国产模型

bilibili程序员比巴布2026/7/6

相关事实

待验证Mistral模型家族采用滑动窗口注意力，每一层使用4096 token的窗口大小70% 相似待验证滚动式窗口管理提供介于自由浮动与严格平铺之间的中间态，不强迫用户在有限屏幕上把窗口切得越来越小68% 相似待验证更大的上下文窗口（16K、100K）并不能解决中间迷失问题，表现几乎与短窗口版本相同65% 相似待验证更长的上下文会占用额外显存，需在窗口大小与速度间取舍65% 相似待验证每个大模型都有上下文窗口的长度限制64% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/242233

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/242233

MCP

get_claim(id=242233)