省流:v41f 目前在 dsh 里的上下文压缩机制有问题: 1. 技术上需要压缩上文的 ctx… — inside class — TG.ME

inside class救命!大肥鱼在长任务里越来越笨 DeepSeek v4.1+DeepSeek harness 我让 DeepSeek v4.1 做长任务,刚开始很好用,战线一拉长,它就开始忘掉前面定下的约束,重提几个小时前已经否掉的方案,反复犯已经纠正过的错误。 @兴趣使然的哲学爱好者: 发布视频 播放量:330 弹幕:1 评论:7 点赞:9 投币:1 收藏:4 转发:2 发布日期:2026-09-20 12:00:00 上传日期:2026-09-19 19:21:00 🔝> : 每天都在与大肥鱼斗智斗勇
省流:v41f 目前在 dsh 里的上下文压缩机制有问题:
1. 技术上需要压缩上文的 ctx 长度(792k)小于标称长度(839k,1048k 的 80%);如果超过 792k 再压缩上下文,那么下一次输出有可能直接溢出 1M 的上下文窗口,导致上下文丢失。
2. 低估了中文 token 的消耗,界面显示 1 的 token 消耗,实际上平均消耗了 1.34 的 token,极端情况下消耗了 1.57 的 token。
上述两个机制导致 v41f + dsh 容易遗忘已知结论,上下文压缩时没有记录前一轮的结论和要素。
作者的对策是:超过 300k ctx 就开始准备交接文档,一旦出现模型围绕旧问题打转就开新会话。

该作者的结论和我的实际使用体验基本一致。
September 20, 2026 271 2 7