AI写作-AI写作-DeepSeek模型的记忆问题：由于模型一次性访问的 Token 是有限的，往往几轮对话之后，都会丢弃掉之前的对话，从而产生遗忘的问题。对于我们普通……
今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“AI写作-AI写作-DeepSeek模型的记忆问题”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。
AI写作-AI写作-DeepSeek模型的记忆问题：
由于模型一次性访问的 Token 是有限的，往往几轮对话之后，都会丢弃掉之前的对话，从而产生遗忘的问题。
对于我们普通的模型使用者而言，其实影响不是太大，我们并不是用模型进行虚拟交友或陪伴，因此一般不会有太多轮对话。
在实际应用过程中，我们可以遵循以下几个原则：
• 有效记忆长度的把握：避免在后轮次的对话中问前面轮次的问题，每次尽量提供充分的背景信息。
• 简单直接的表达：Prompt 应该力求简洁清晰，不要让无用的内容占据过多的 token。
• 分段和摘要：参考前面分段传给模型长文本的方式，让它自动做摘要，必要时我们可以把之前的摘要再带上丢给模型。
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