现在都在吹AI对长上下文的处理能力，可是却忽视了，AI在面对上下文时，却表现出了僵化性。

假设你先问了AI一个问题A，过一会儿又问题了一个问题B，只要这两个问题属于同一个大类（比如都是问食物有关的），AI就会在回答后面一个问题时，强行和前一个问题关联上。

举例：

  A: 中午吃什么比较容易饱？

  B: 鸡蛋有什么营养价值

大概率，AI会在回答B的时候，也会回答鸡蛋是否容易饱腹，为什么.....可实际上，对于B，你单纯就是想知道鸡蛋有哪些营养。

在让AI进行技术辅助时，经常表现得非常明显。例如，你已经对第一个视角或方法可能性A有了完善的处理，当你已经切换了视角或方法B时，AI却经常回头反复说视角A。
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刚才发了几个无线WIFI上的RTS CTS ACK帧让AI解析，它解析得都很对,也顺便和他交流了一些与RTS CTS ACK帧有关的技术话题。

然后给它发了一个block ack req的帧让他解析，并随口提了一句，这个帧的duration还挺长有接近1200us，结果AI竟然按照CTS去解析这个帧，还仔细解释了这个CTS帧所带的duration能有1200us代表了什么。

我说，那是一个BAR帧，不是CTS，它才道歉说搞错了。然后正确地按照BAR帧进行了解析。后面的解析也很专业没有出错。

这就像，和AI交流一些禽类特征的话题，然后给了一个小狗的图片，请它分析一下这个动物的特征，顺便提了一下，它有四条腿。结果AI依然按照禽类去解释这个小狗的特征，并且反复“很专业”地解释，有四条腿的禽类也是正常的，这能进一步得出什么结论。但是当你提示它这是一条狗后，它也能给出很专业的回答。

可见，它的知识库并非不包含正确答案，而是在算法层面出现了问题--被前文上下文错误地锁定在了无关的旧模式上。

这个错误的模式锁定，比起因"对不存在的知识进行近似匹配"而导致的幻觉问题，通常可能会更为严重，也更隐蔽。

这样的AI，使用起来需要格外谨慎了。如果不足够谨慎专业，就很可能被带骗了。
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