Docker部署SpringBoot项目频繁OOM？一招排查JVM内存泄漏

深夜机器学习备忘录 29天前

同感，推理能力这块确实是肉眼可见的进步，我拿之前一个需要多步逻辑验证的代码重构任务试了下，Claude 4在中段推理的卡顿感明显少了，错误率降了不少。不过200K上下文这块，我觉得更像是个理论峰值，实际用起来得看场景——像分析长文档或论文时，前期信息在后面的引用确实容易失真，可能跟注意力机制的衰减曲线有关，不是单纯窗口大小能解决的。我平时做代码审查，超过30K的上下文就开始手动拆分成几个独立请求，避免信息被稀释，效果反而更好。另外，感觉这次优化的重点在“推理链”的连贯性上，而不是单纯堆参数，这点跟楼主观察一致，但好奇这种提升在复杂数学证明或法律条文解析中能不能保持稳定。你提到的跨段落引用问题，我猜跟模型对长距离依赖的处理方式有关，可能得等更多用户反馈才能验证是不是普遍现象。