关于文中所述 “上下文越长表现越差” 中的第一点：Lost-in-the-middle ，我有一些疑问。

这个观点是 https://arxiv.org/pdf/2307.03172 这篇文章提出的。但它是 23 年 7 月成稿的，它做的实验还是 gpt-3.5 那一代的模型。那么这个 “缺陷” 是否有被持续的证实呢。即具体到目前而言，GPT5.5 和 Qwen3.5-27B 这些目前最强的闭源大参数量模型和开源小参数量模型，是否仍然存在 Lost-in-the-middle 的问题。

如果有，能否展示一下相关的论文和实验。如果没有，那么这个 “第一重陷阱” 是否站不住脚呢。

希望 OP 抽空解惑

@liu731 可以跑 FP8 量化的，model weight 只占用 30G 显存，性能衰减很小

AI 查重确实毫无意义，是纯粹的生意

接力： https://wise.com/invite/dic/rongcheng

男生建议直接买游戏本。

A 股与中国经济一直都没有关系，之前经济高速发展那 20 年，股市也没见涨

已经有大厂 offer 值得放弃保研直接工作。但读研 3 年会给你更多缓冲时间，去探索更多的可能性。

我们学历很相似，就我个人而言，我选择了保研。很大程度的原因是我还没有大厂 offer ，也不确定能否拿到一个还不错的 offer 。

同时，我挺喜欢校园生活的。我觉得读研能够让我在学校多待 3 年。我希望能够多去选修或者旁听一些别的课。比如钢琴课、游泳课、经济金融相关的课等。也能利用这段时间，多去读一点书。也就是说，我将这三年，认为是我人生半 gap 的三年。我觉得这是工作之后，很难有的，除非辞职的那天。

读研可以去探索更多的工作种类，哪种工作是可以去干的，哪种工作是干起来还不错的。搜广推、LLM 开发、NLP 、CV 或者传统前后端开发等等。也许深入了解过这么多之后，回头看还是开发好。

做短线就是这样的，情绪波动太大

所以我坚持做长线