待验证50% 置信观点精确时间

大上下文窗口会导致模型性能下降，让模型变笨，因此现代Harness的价值在于让模型精准构建所需上下文而非全部塞入

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/9

首次发现

来源

60行Python揭秘Claude Code Harness原理：AI编程工具性能差异的核心

bilibili7k的每日搬运2026/7/7

相关事实

待验证当前大模型能力的瓶颈已从模型不够聪明转移到系统不够完善，模型能力的边际提升越来越小而系统工程层面的优化空间巨大75% 相似待验证上下文窗口限制使模型倾向于将大任务拆分为小块，以避免在单次生成中超出能力范围72% 相似待验证对于不支持工具调用的模型，通常需要通过精心设计的Prompt来模拟工具调用行为，但稳定性和准确率会明显下降72% 相似待验证小模型比大模型更易发生嵌入坍缩，原因包括参数容量有限、优化捷径倾向和各向异性问题被放大72% 相似待验证模型性能的瓶颈不仅在于参数量，更在于表示的质量，嵌入空间坍缩的模型即使参数再多也无法充分发挥潜力72% 相似

引用此条事实

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/400641

MCP

get_claim(id=400641)