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而到了今天,虽然业界已经普遍推出了支持 1M 甚至更长上下文的大模型(相当于给了真织一本几千页厚的巨型日记本),但这并没有彻底治愈「失忆症」。长上下文的召回率(Recall)依然是一个棘手的问题。因为当一本书太厚时,模型在阅读时往往会遭遇中间迷失(Lost in the middle)3——它能精准记住开头和结尾的内容,却很容易漏掉夹在庞大文本中间的关键细节。
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