已过期50% 置信权衡取舍精确时间
尽管Opus 4.7已有百万级上下文窗口，但上下文腐化（Context Rot）依然是巨大问题
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/18
首次发现
此条事实已过期，仅作历史留存，不再代表当前状态
有效期至：2026/10/16(已过期)
来源
相关事实
待验证尽管上下文窗口很大，上下文腐化（Context Rot）依然是巨大问题，模型对上下文中不同位置信息的注意力分布不均匀（Lost in the Middle效应）74% 相似待验证Context Rot（上下文腐烂）指随着对话变长、输入 Token 增多，模型准确度会逐步下降，该现象在 Claude、OpenAI、Gemini 等主流模型上普遍存在62% 相似待验证RAG 系统中召回太多会浪费上下文窗口空间，召回太少则可能遗漏关键信息，检索精确度是关键挑战62% 相似待验证Context window limitations in LLMs cause them to struggle with schema information spanning hundreds of columns61% 相似待验证上下文腐烂（Context Rot）指随对话轮次增加，无关信息积累、注意力预算被低价值内容占满，导致推理质量持续下降61% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/554704API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/554704MCP
get_claim(id=554704)