由于上下文漂移和“中间遗忘”问题，与AI的对话在长时间会话中可能会质量下降。上下文漂移发生在旧信息因AI有限的上下文窗口而丢失，导致AI忘记初始指令或决定。“中间遗忘”问题由斯坦福大学研究人员发现，表明AI模型即使在信息仍在上下文窗口内，其对长对话中间信息的准确性也会降低。这些问题可能导致AI出现循环、矛盾或不相关的回应。 AI
影响 了解上下文窗口的局限性有助于用户更好地管理AI交互，以获得更好的结果。
排序理由 文章讨论了大型语言模型（LLM）上下文窗口的已知问题和性能下降，并引用了 past research，而不是宣布新模型或重大进展。
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