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如果不管模型会不会胡说八道，大模型理论上能拥有无限上下文吗？

显存、算力、框架、API 全部不设限，大模型能不能一直往下吃 Token？本文从 O(N²) Attention、KV Cache、Prefill / Decode、FlashAttention 与 PagedAttention 讲到 RoPE 长度外推，最后给出一个更值得追问的方向：长期 AI 需要的也许不是更大的桌子，而是书架和记忆系统。

2026-09-04

为什么 128K 模型塞不进第 128001 个 Token？真正拦住它的可能根本不是模型

标称 128K 的模型到了第 128001 个 Token 常常不是「开始胡说」，而是直接拒绝。本文区分 Effective Context Limit 与 Hard Context Limit，从位置编码、RoPE、模型配置、vLLM 的 max_model_len 一路看到 KV Cache 与 GPU Kernel——拦住那个 Token 的通常是整套推理系统。

2026-09-03

上下文越长越好吗？为什么大模型“看得见”，却不一定“用得好”

资料明明全塞进了上下文，模型还是会漏信息、把废弃方案当成现行方案。本文拆开 Attention 的 Query / Key / Value，讲清楚 Distractor Interference、Needle in a Haystack、Lost in the Middle 与信噪比：找得到、分得清、连得起来、推得出来，是四种不同的长上下文能力。

2026-09-02

128K 上下文到底是什么意思？大模型的“记忆容量”可能和你想的不一样

32K、128K、1M 这些数字常被直觉地当成大模型的「脑容量」，但 Context Window 描述的其实是另一件事。本文从 Context、Token 一路拆到 Context Window 与 Effective Context：它决定的是有多少资料能摆到模型面前，而不是模型有多聪明、或者永久能记住多少东西。

2026-09-01

Codex Microsoft Store版启动失败：三个同名 codex 和一个被忽略的 codex.exe

记录一次 Codex Microsoft Store 桌面版启动失败（Unable to locate the Codex CLI binary）的真实排查：同名 codex.cmd / codex.ps1 / codex.exe 的启动方式差异，如何用显式 CODEX_CLI_PATH 直连已验证的原生 codex.exe 恢复启动，以及 NVM 在其中扮演的角色。

2026-08-26

Codex 的「调整方向」为什么让我惊为天人：从 Steer 看懂 Agent 是怎么工作的

从 Codex 的「调整方向（Steer）」按钮出发，扒开 Agent Runtime 源码，讲清楚 Agent Loop、pending input、turn/steer 与 turn/interrupt 的区别，以及 Steer/Queue/Interrupt 三种控制如何重塑人和长任务 Agent 的协作方式。

2026-08-23

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