Chroma最新报告《Context Rot》揭示LLM在处理长上下文时表现非均匀，带来深远启示：
• 18款主流模型（包含GPT-4.1、Claude 4、Gemini 2.5、Qwen3）均表现出输入长度越长，性能越不稳定，远非传统假设“所有token等效”。
• 扩展经典“Needle in a Haystack”任务，加入语义匹配、多层次干扰项，发现低语义相似度的问答对性能衰减更明显。
• 干扰项对模型破坏性极大，且影响不均，Claude系列更倾向于保守放弃回答，GPT系列则更易产生幻觉输出。
• 语义上与背景文本高度相似的“needle”反而增加识别难度，且保持语义连贯的文本结构反而让模型表现更差——暗示模型对上下文结构敏感。
• 真实对话长上下文（LongMemEval）中，精简聚焦内容显著提升表现，支持重新开新话题、上下文浓缩策略。
• 简单重复词任务中，模型随着输入输出长度增长表现明显退化，包含拒答、随机输出等异常，验证了长上下文自回归生成的复杂性。
• 研究强调“上下文工程”重要性：不仅需保证关键信息存在，更要合理组织上下文结构以避免性能下滑。
• 实践建议：避免无限制拼接历史对话；积极利用摘要浓缩上下文；警惕“过度推理”带来的长上下文负面影响。
本报告兼顾合成与实用任务，代码开源，助力社区验证与优化长上下文应用。详细解读👉research.trychroma.com/context-rot
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