上下文腐化拖垮企业 AI,Elastic 专家支招破解
深度The New Stack2026年3月9日4 分钟阅读

企业 AI 和 LLM 性能正被“上下文腐化”拖累——新数据不断涌入,与旧数据冲突,导致模型推理能力下降、幻觉频发。Elastic 数据科学家 Abhimanyu Anand 和行业分析师 James Kobielus 详解其成因与解法。
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新版 Claude 模型在调用 Pi 的 edit 工具时,会在嵌套的 edits 数组中凭空捏造大量额外键(如 requireUnique、oldText2 等),导致工具调用失败。作者分析认为,这是由于模型在后训练中过度适应了 Claude Code 的扁平编辑工具 schema,遇到不同形状的工具时更易生成不符合 schema 的调用。开启 strict 模式可解决,但显示了后训练对模型行为的深刻影响。
阿里巴巴报告将禁止员工使用 Anthropic 的 Claude Code 编程工具,自7月10日起生效。该工具被列为高风险软件,员工将被要求使用阿里自研的 Qoder 替代。此前 Anthropic 已禁止中国公司使用其模型,并曾通过实验性代码识别中国用户以防止滥用。