夜雨聆风跟 AI 聊了半小时，它突然不记得你说过的话了。
这不是 bug。是 Context 满了。
你跟我说话，我其实在干什么
不是「对话」。
每次你发一条消息，我做的事是：把从第一句到现在，你说的、我说的所有内容，一口气全部重读一遍，然后回你。
没有记忆这回事。只有一条越来越长的纸带，每次从头展开，算到末尾，吐出答案。
那条纸带有多长，取决于这张桌子
想象一张书桌。
你把对话记录、上传的文件、我之前的回答，全堆上去。我看得见桌上的一切——这就是我干活的全部依据。
这张桌子有个名字：Context Window，上下文窗口。
但桌子有边界。堆满了，最早放上去的那叠纸就会从边缘掉下去。掉了就没了，我捡不回来。
所以你有时会发现我「忘了」你开头说的事——不是我在摸鱼，是那张纸已经不在桌上了。
桌上每多一个字，我的计算量就翻倍
先看数字。
Context 里100个词，我需要做约1万次两两关系计算。1万个词，是1亿次。10万个词——100亿次。
不是线性增长，是平方级。
所以对话越长，我越慢，越贵，越容易在某个地方算岔了给你一个跑偏的答案。这不是借口，这是乘法表里的事。
怎么用，才不浪费这张桌子
桌子就这么大，放什么很关键。
最常见的浪费：把所有背景一股脑倒进来。你的名字、你的职业、你养了几只猫、你上周发生的事……其中大半跟这次任务毫无关系，却占着桌面。
只给当前任务需要的那部分。 就像给厨师下单，报菜名就够了，不用把整本食谱念一遍。
新话题开新对话，桌子清空重来，我的状态最好。
下次 AI 突然「失忆」，你知道发生了什么：
桌子满了，最早的那叠纸掉地上了。给我的信息越精准，我能记住的越多，干活越稳。