慕尼黑大学、慕尼黑机器学习中心与Adobe Research近日联合发布的研究显示，包括GPT-4o、Gemini1.5Pro和Llama-3.3-70B在内的12款顶尖AI语言模型，在长文本概念推理任务中面临显著性能衰减。尽管这些模型均支持至少128，000个标记的上下文处理，但其深层逻辑关联能力仍存在根本性局限。
研究团队开发的NOLIMA（无文字匹配）基准测试系统，通过刻意规避关键词重复的设计，揭示AI模型在概念联结上的脆弱性。例如，当文本描述“Yuki住在Semperoper旁”时，模型需先理解“Semperoper位于德累斯顿”的常识，才能回答“谁去过德累斯顿”。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
测试结果显示:
1. **长文本性能断崖式下跌**:当上下文从2，000扩展到8，000标记时，多数模型性能显著下滑;在32，000标记场景下，12款模型中有10款表现仅为短文本时的一半。
2. **注意力机制暴露短板**:模型难以在长文本中准确定位关联信息，当关键答案出现在文本后半段时，准确率进一步下降。
3. **专用推理模型仍存缺陷**:针对复杂推理设计的o1、o3-mini及DeepSeek-R1系统，在32K标记的NOLIMA-Hard测试中得分不足50%，尽管其在短文本中近乎完美。
研究指出，模型过度依赖“词语匹配”的惯性思维是核心问题。当测试刻意排除相同词汇时，即便使用思维链（CoT）提示技术，Llama-3.3-70B的长文本处理能力提升仍有限。更严峻的是，无关上下文中若存在词语匹配干扰，反而会加剧模型误判。
“这揭示了当前AI的根本矛盾——扩展上下文窗口易，提升深层推理能力难。”研究人员强调。以GPT-4o为例，其虽达到8，000标记的有效上下文长度，但在跨段落概念整合中仍显乏力。随着文本延长，模型注意力机制逐渐“失焦”，难以维持连贯的逻辑链条。
该研究为AI发展敲响警钟:单纯增加处理长度无法突破推理瓶颈。业界需重新审视模型架构设计，开发更高效的信息提取与关联机制。未来，如何让AI真正理解文本而非依赖模式匹配，将成为突破长文本处理极限的关键。
