尽管大语言模型的上下文窗口不断扩展，但最新研究指出，长上下文本身并不能有效解决长内容任务。模型在处理长文本时，仍面临信息检索和推理能力不足的问题，尤其在需要跨段落整合信息的场景中表现欠佳。

研究发现，模型对长上下文中的关键信息定位能力有限，且长序列下注意力机制容易分散，导致性能随输入长度增加而下降。该成果对当前长上下文技术路线提出了挑战，提示业界需在模型架构和训练策略上寻求更根本的突破。