上下文压缩研究：长任务中约束指令被遗忘概率是目标类内容的 6 倍
maksym_andr · x · 2026-10-31
maksymandr 分享其团队的 context compaction 论文在日本引发关注。研究发现：AI 在长任务中会优先从对话里裁剪「推进任务不必要」的信息，口头叮嘱往往最先消失。
- 实验让 Claude、GPT、Gemini 执行长任务，测量消息中哪些内容留存、哪些被压缩掉
- 无论任务多长，「目标」和「进展」始终保留
- 「规矩类」指示则倾向被遗忘，即使强调「要遵守的约束请保留」也没用
- 「这样做」「不要做那个」类指令的消失频率约为「要做什么」类指令的 6 倍
实用建议：不想被忘记的规则别放在对话里，冷静地写进压缩范围外的 CLAUDE.md 或 AGENTS.md。
所属事件:研究：上下文压缩不伤基准成绩却丢失用户约束(4 条相关)→
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