百万上下文不等于更强检索

FinanceYF5 · x · 2026-07-14

帖子转述了一位 Prime Intellect 工程师的观点：**百万 token 上下文并不等于更强检索**。文中给出的例子是： - GPT-5.5 在 **256k** 上检索准确率约 **80%** - 拉到 **100 万 token** 后降到 **36%** 作者的解释不是“装不下”，而是“装进去了但推理不动”，即所谓的 **context rot**。他认为，面对 Agent 场景，单纯扩大上下文不如： - 持续学习 - 训练自己的轨迹 - 在真实环境中学习这条更像是在质疑“更大上下文就能解决 Agent 问题”的常见叙事。