Unverified50% confidenceFactExact time
上下文窗口大小不等于有效上下文长度，超出有效注意力范围会导致遗忘漂移现象
1
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50%
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7/10/2026
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GLM-5.2发布：开源编程能力首次逼近闭源旗舰模型
bilibili五里墩茶社6/22/2026
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Unverified更长的上下文窗口并未消除注意力稀释效应，反而带来更高的单次调用成本79% similarUnverified在新会话中对生成内容进行审校可避免上下文窗口过长导致的注意力衰减问题76% similarUnverified即使是支持128K token的大模型，在实际使用中也面临注意力衰减问题——模型对窗口中间位置的信息关注度明显低于首尾75% similarUnverified当提示词过长时，大模型会出现'注意力爆炸'现象，即输入太长导致有效信息丢失75% similarUnverified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75% similar
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