待验证50% 置信事实精确时间

最大池化只保留局部窗口内的最大响应，直接抛弃其余像素携带的信息，会导致信息丢失

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/8

首次发现

来源

谱池化详解：从频域视角重新理解CNN下采样机制

相关事实

待验证大模型的记忆仅限于当前上下文窗口内的token序列，对话结束后所有中间状态消失63% 相似待验证当前LLM的记忆主要受限于上下文窗口，无法真正跨越多次独立对话保留信息63% 相似待验证即使模型支持128K或更长的上下文窗口，将所有历史信息塞入Prompt也不能保证模型正确利用这些信息，注意力稀释会导致关键信息被忽略62% 相似待验证寄存器溢出（Register Spilling）会将溢出变量存入本地显存，引入额外全局显存访问导致性能倒退60% 相似待验证简单的滑动窗口截断只保留最近N轮对话会导致Agent丢失早期关键信息59% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/709878

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/709878

MCP

get_claim(id=709878)