NVIDIA 研究表明 AI 智能体很少需要长上下文窗口

NVIDIA 最新预印本研究表明，Claude Opus 4.5 和 GPT 5.6 Sol 在将上下文压缩到短窗口时，在 13 项长程和长输入基准测试中精度损失微乎其微。研究显示，256K 上下文的生成成本比 16K 窗口高出 3.6 到 7 倍，且在某些长文档任务中，短上下文结合选择性阅读反而比完整上下文基线表现更好。