长程一致性

在需要保持长程一致性的任务中，模型在拉长到几十步后会出现“漂移”，即目标、状态与逻辑不保持。

长程一致性失败的原因不是上下文窗口不够大，而是模型对自身中间状态的校验能力不足，导致错误累积。

长程一致性指模型在跨越数十个决策步骤后仍能保持目标、状态与逻辑不漂移的能力，与上下文窗口大小不是一回事。