导读：
一、一场意外的测试引发的思考
前几天，我在测试几款主流大模型时，遇到了一件让我哭笑不得的事情。原本只是想看看它们在连续对话中的表现，结果却发现——一旦走偏了一步，后续怎么引导都没用！就像是一个打瞌睡的人，你怎么叫都叫不醒。
这让我想起了最近在36氪看到的一篇报道，里面提到一个新词：「对话迷失」。研究人员发现，当大模型在多轮对话中走错了方向，即使后续提示中添加再多信息也无法纠正，导致整个对话路径彻底崩盘。
二、什么是「对话迷失」？
“语言模型的世界里没有‘真假’，只有‘可能性’。”
这句话来自钛媒体的一篇深度分析文章，讲的就是AI幻觉的问题。而「对话迷失」可以说是AI幻觉的一种延伸表现形式。
简单来说，就是大模型在处理复杂任务或连续提问时，一旦某个环节理解错误，就会像滚雪球一样越错越大，最终完全偏离用户的意图，甚至给出荒谬的答案。
三、我的实测结果：五款大模型的表现如何？
为了验证这个现象，我选取了市面上比较热门的五款大模型进行对比测试：
- 通义千问（Qwen）
- DeepSeek
- 阶跃星辰Step-1
- 百度文心一言
- 腾讯混元
测试方式很简单：我先提出一个基础问题，然后逐步引导它深入解答，中间故意插入一个误导性的问题，再回到原题。
结果令人震惊：除了DeepSeek外，其余四款模型几乎都在第三轮之后开始跑偏，有的甚至直接放弃回答。
四、为什么会这样？技术背后的逻辑是什么？
根据虎嗅APP之前的一篇文章，目前主流的LLM架构在设计上更倾向于单token预测，而不是整体语义理解。
这就意味着，模型在处理每一步的时候，并不会真正记住前面的所有上下文，而是基于当前输入和部分历史记录做出判断。
举个例子：就像你在看一部剧，但只记得上一集的最后几分钟，其他情节靠模糊记忆拼凑。这种情况下，自然容易出现逻辑断裂。
五、未来趋势：小模型与大模型的协作是否是出路？
不过好消息是，一些新兴技术正在尝试解决这个问题。比如SpecReason提出的反思投机算法，就利用小模型生成初步的推理链，再由大模型进行验证。
这种方法不仅提高了准确性，还显著降低了算力消耗。毕竟现在大模型的成本已经让很多企业望而却步了。
正如蚂蚁百灵大模型负责人周俊所说：“在你不了解你的数据时，不要对数据做更多的假设，让模型去接管更多的东西。”
总的来说，虽然目前大模型在多轮对话中还存在明显的短板，但随着技术的不断进步，我相信这一问题终将被解决。
如果你也遇到过类似的情况，欢迎留言分享你的体验，我们一起探讨大模型的未来之路。
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