概念context rot
上下文腐烂
AI智能体在长时间任务执行中，上下文窗口被日志、错误信息和中间结果填满，导致模型有效利用关键信息能力下降的现象
时间轴 (近 90 天)
10月16日
「上下文腐烂」（context rot）指许多模型虽标称1M窗口，但在序列中段或极长输入下召回率明显下降的现象。
待验证50%
10月15日
Cognition编码智能体团队描述了“上下文腐烂”现象：模型在更长的上下文长度下会做出更弱的决策。
待验证50%
8月30日
过多无关信息、糟糕的结构或缺失的数据会导致更差的推理和更多幻觉，这种现象被称为'上下文腐烂（Context Rot）'
待验证50%