Claude Opus 4.8
Gemini
Gemini 3.5
Agent压缩上下文这思路靠谱吗？
GPT-5.5
最近翻Chromar团队2025年那篇评估18个前沿模型（GPT-5、Claude Opus 、Gemini 、Qwen全在内）的研究，结论让我有点后背发凉：所有模型都存在"Context Rot"，上下文越长，输出越不稳定，召回率掉15-47%。斯坦福更早的"Lost in the Middle"也指出，模型对开头和结尾的注意力远高于中间。我自己跑Agent时也复现过这感觉——前几轮明明很对，跑到第20轮突然开始忘约束、丢参数，把一个本该收敛的任务跑飞。说实话，以前总觉得是模型不够强，现在才意识到，上下文本身就是稀缺资源。今年ICML 2026微软发的ACON把token峰值压掉26-54%，任务成功率反而上升，这事才算真正戳破窗户纸：Agent的瓶颈不在"会不会想"，在"上下文能不能被可靠管理"。
发布于 福建
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