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GPT-5等新一代大模型多轮对话能力仍存显著缺陷

2026年3月1日,研究显示GPT-5及后续大语言模型在多轮分片式对话任务中性能大幅下降。菲利普*拉班团队测试代码、数据库等六大任务,发现分片式输入较拼接式平均性能降幅达33%(更新模型),Python任务相对稳健。问题源于上下文碎片化,温度值调整无效。研究人员建议遇异常时重启对话,并以模型自总结为新起点。实际用户动态调整意图可能加剧性能衰减。

免责声明:本文内容由开放的智能模型自动生成,仅供参考。

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