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窗口 1M 不等于用得好：token 实测、KV Cache 显存账与针入草堆评测

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2026-09-30 00:03:10
长度上限只说明模型能接收多长的输入，不保证用得好。这篇把长上下文拆成三个可验证问题：用训练一致的 tokenizer 实测真实 token 数、按 KV Cache 显存公式估算 O(n²) 注意力的瓶颈、用针入草堆评测分段统计首/中/尾成功率，并给出 RoPE 外推方案与排查顺序。
LongContext 长上下文上下文窗口 KV Cache RoPE LLM

揭秘 LLM 上下文窗口：AI 记忆如何工作以及为什么会失效

揭秘 LLM 上下文窗口：AI 记忆如何工作以及为什么会失效
2026-09-06 05:13:46
文章深入探讨大语言模型上下文窗口的工作原理和失效原因。介绍了上下文窗口的组成（系统提示词、对话历史、当前输入、生成输出）、工作原理（Token化、注意力机制、位置编码、KV缓存），以及失效的六大原因（中间迷失、注意力稀释、位置编码外推、KV缓存管理、训练数据影响、提示词工程影响）。还提供了改善方法（提示词优化、上下文管理、RAG、微调、选择合适模型）和未来发展方向。
LLM 上下文窗口 Context Window 注意力机制 RAG 大模型 AI记忆提示工程

GPT-6「土豆」深度解析：当「交响乐」架构敲响AGI大门

GPT-6「土豆」深度解析：当「交响乐」架构敲响AGI大门
2026-04-09 08:47:06
深度解析OpenAI GPT-6代号「土豆」的技术突破：Symphony原生多模态统一架构、5-6万亿MoE参数、200万Token上下文窗口、System-2双系统推理引擎。探讨其对AI Agent生态的影响。约12000字。
GPT-6 OpenAI AGI Symphony MoE 多模态上下文窗口 System-2 Agent

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