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都出现过，gemini ，豆包等，偶尔都会忘记上下文，乱说一通，得人为「纠正」。

2

对话模式，不太适合知识库的用法。

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notebooklm 更好一点么？

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notebooklm notion 可能更优，然而 notebooklm 现在可以喂给 Gemini 啊

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对话巨长的时候，我还碰到过回答错位的情况，就是每次回答不是本次而是上次或上上次的问题。我问 gemini ，他说确实可能出现这种问题，最好再开一个对话。

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Gemini 网页版，上下文窗口比模型支持的最大窗口小很多，付费版好一些
都是为了降本

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别一直用一个窗口，我都是一个问题一个窗口 定时清理就好了

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是因为你开了其他窗口问了别的问题吧，现在好像会参考你问过所有的问题，在设置里面可以关闭的，叫 Your past chats with Gemini

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Gemini 的模型特性就是这样的，Ultra 会员的 Gemini 3 Pro 都救不了，无论是网页版还是其他地方的都这样。虽然它能支持极长的上下文，但它在上下文真正长了之后，注意力是不集中的，很容易就会出现丢三落四的情况。并且虽然你针对问之前的细节它能跟你说出来，但下一次对话只要还是上下文过长的状态，它就还是会遗漏之前说过的东西。

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感觉 ai studio 里的才是满血版，网页 app 和 antigravity 里的 pro 不太聪明（限制了 reasoning level ），antigravity 里最近频频出现思考内容输出到 content 里，还有 AI 无法自己结束对话的问题。

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是的，而且是自相矛盾，以前 AI 还会认错，现在只有狡辩
现在最好的办法就是几个 AI 一起用，互相比照

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上下文太多了吧，一多就上下文就得处理，处理下肯定有信息漏掉或者出现偏差了

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上下文太多，被压缩了。压缩时候是有损，某些核心信息可能在压缩过程中会丢失。

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遇到过

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大家都在说上下文长度的问题，容易这个有没有一个标准，什么程度即使没达到模型上下文限制，也算上下文超标了

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gemini 尤其明显

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agent 我是一个 session 只解决一个任务。
ask 我是在单独的 session 里问，问完就删，或者直接网页版。

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这些模型支持长上下文窗口多少都用了一些 Sliding Window, Chunked Window 之类的稀疏化技术，不然成本遭不住啊, 而且超长上下文的能力也不完全算原生的，一般都是 train short, test long, 没有那么多超长的训练语料, 这个过程也都可能带来损失
再从信息本身来讲，每个 head 的维度固定，但 attention 会加权所有的前文 token 的信息进来，应该也是存在信息瓶颈的（这纯粹是我自己瞎说的）

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所有大模型都一样，gemini 尤其严重

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gemini3 的幻觉比较严重

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gemini 是稀疏 token ，上下文一多一定会胡说八道。解决办法：一个问题开一个对话，设置里关闭记录历史数据。

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现在 ai 编辑器都会显示当前对话上下文使用了多少，超了之后就乱了

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@frankies #26 是关闭 设置里的 “活动记录”，还是“个人使用场景”？

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gpt 只会拍马屁了

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调用过接口我才知道，他们内部保留上下文都有一个限度的。

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确实是，后面发的图片根本就不知道是什么图了，会拿之前发的图片分析一通

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Gemini 3 注意力非常涣散

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@qieqie 是这样的，之前有大佬套过 Gemini APP 中的 prompt ，Google 利用 prompt 降智（引导 Gemini 尽可能缩短思考链且对自己的回复“变得自信”；哪怕是 Google One 会员也一样）
aistudio 几乎是满血版，api 绝大多数时候是满血

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很正常，所有模型上下文极限都不大，能无限聊天肯定是有压缩对话历史，每次压缩都会降智忘事，

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对话我一个对话窗口只会问一个问题，下一个问题就开新窗口问

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ai 的通病，虽然有的可以压缩前面的对话，但是效果还是会打折扣

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连续对话，每次对话都会把之前所有聊天记录拼接到一块然后发送出去。一次对话大概 500 字，100 次对话之后，就是 5 万字了，每说一句话，就会发送 5 万字。超了 AI 记忆容量，就会丢掉旧的对话记录

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甚至会出现对话截断，不催 事情做一半说要想想就不回复了

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超出上下文了呀。你在同一个会话里连续问答，实际上每次推理都会带上之前的全部聊天记录。几轮后就用掉很多上下文了，上下文窗口滑动了，前面的信息就丢掉了，有可能只有被截断的记录，自然会牛头不对马嘴。而且浪费 token 。
一般一个问题有长篇的回答，问个几轮就差不多了。别的问题应该让他总结精炼后换下一个会话里问。

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gemin 新出了一个 Gem 功能，是不是就是针对这个问题进行优化的？