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研究发现Lost in the Middle衰减在上下文长度超过4K token后急剧加速
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7/20/2026
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Unverified研究发现位于上下文首尾的信息被模型召回的概率远高于中间位置，衰减在上下文长度超过4K token后急剧加速76% similarUnverifiedLost in the Middle 效应指模型对位于极长输入序列中间位置的信息关注度会系统性下降，在超过 20K token 时开始显著，100K token 级别尤为突出69% similarUnverified小模型长上下文理解质量随长度下降快，通常超过4K-8K token窗口后表现退化66% similarUnverifiedLLM在处理超长上下文时存在「中间遗失（Lost in the Middle）」现象，中段信息的有效召回率可能下降40%以上66% similar
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