待验证50% 置信事实精确时间
LLM的上下文局限于有限的上下文窗口，超出窗口长度后早期信息会丢失
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/11
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
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76% 相似待验证RAG（检索增强生成）能够有效缓解LLM上下文窗口有限及知识截止日期的固有局限72% 相似待验证Context window limitations in LLMs cause them to struggle with schema information spanning hundreds of columns71% 相似待验证超出上下文窗口范围的信息无法被模型访问68% 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68% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/905928MCP
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