大型项目的话，比如我们现在在做的一个比较复杂的推演，长上下文注意力会丢（但是大家都这样，也许Gemini会好一点？）。我现在是CODEX和OPUS相互检查。

新版本Gemini注意力更短，论长度不如另两家了，底层模型结构有大改

Gemini以前一直滑动注意力，注意力涣散的很，还是3.7~3.8才修好的这个毛病

佬门上下文压缩设置的多少，目前我设置的400k，不知道合适不

不要相信她的一面之词，opus 很擅长说服用户，让 gpt 来审她

AI不犯傻的话那能叫AI吗？那叫AGI ^-^

佬友可以说说具体场景吗，因为我现在使用的过程中，其实感觉给出结论或者方向是合理得。包括找专业的教授也看过，专业领域的理解基本偏差不大

有 压缩后丢的细节还是挺多的 改论文感觉比我还不专业 但是做实验还行

确实，但是相比之前的模型，感觉已经有很大进步了

如果让gpt来审 感觉没人能说服gpt了

佬友这个其实很有意思，是复杂推演的原因，还是上下文窗口的原因，还是复杂推演导致了上下文塞满，从而出现了注意力丢失

是的，我们做实验发现也是这样的，压缩后会丢失关键信息

有时候必须让他扫一下 不然前面跑的一些有价值 但是非关键的结论和数据都丢了 浪费了

上下文虽然会自动压缩，但是我们在做分析的时候 AI 尤其是GPT会每个因素都思考得太仔细了，而我们其实在大的框架上是有节点的，比如模型A能跑，那就下一步分析A+B就好了，但是由于物理场比较复杂，这里每个问题会来回讨论很多次，这样是上下文导致的注意力丢掉，但是目前来说只是时不时的会有，不是常态。而项目推进的时候，有时候每推进2-3步大概就要让他在读一遍之前的框架和总结性文件，不然他又转牛角尖了，这里在提示词上面需要考虑一下，写入spec的会好一点。Opus的情况要好一点，不过我只是pro不敢大力用。

当你的提示词足够长，它有时候会不听你的指令，自作主张，

主要的犯蠢点就在这个自作主张上

谢谢佬友的分享，我来研究一下

很多，对于目标明确的复杂需求，只是差一下精细化的时候，我发现opus5.5很喜欢自作聪明。