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随着对话轮次增加，上下文窗口中早期关键约束信息权重被稀释（注意力漂移），导致AI输出质量逐渐下降

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5/28/2026

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Harness Engineering：从提示词到驾驭工程的AI编程实战指南

bilibili图灵诸葛讲Java5/28/2026

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注意力漂移concept

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Unverified当前大模型并没有真正的持久化记忆机制，随着对话轮次增加，早期需求描述在注意力机制中的权重会逐渐衰减77% similar Unverified在多轮对话中，冗余输出会占据上下文窗口空间，导致关键信息被挤出窗口（上下文截断问题）77% similar VerifiedLLM存在'Instruction Drift'现象：随着对话轮次增加，早期系统提示在模型注意力权重中逐渐衰减77% similar UnverifiedLLM存在上下文窗口限制，在超长对话中面临注意力稀释问题，早期决策记录会被赋予更低注意力权重77% similar

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