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  1. TOOL · CL_248428 ·

    AI上下文工程面临“中间丢失”效应的挑战

    上下文工程，区别于提示工程，专注于管理模型在推理时接收的所有输入，包括系统提示、工具定义和消息历史。一个关键挑战是“上下文腐烂”，即随着上下文长度的增加，模型变得不那么可靠，这不是由于内存故障，而是因为Transformer的注意力机制被过度拉伸。研究表明存在“中间丢失”效应，模型难以回忆起长上下文中间部分的信息，而在信息位于开头或结尾时表现最佳。