随着会话增长，每个 Token 的注意力预算会分摊给越来越多的竞争者。任何一条有意义的注意力关系都会变弱，无关上下文产生的噪声则不断挤入。模型没有变，参数也没有变——只是同一个盘子里需要分食的对象更多了。这正是聪明区 / 迟钝区效应的成因。
它表现为模型在会话中途逐渐变差：遵守了一个小时的约束开始松动；已经告知的内容又被重新询问；写出的代码忽略了早先读过的文件。模型本身没有发生任何变化，唯一的变量是它现在需要关注的上下文总量。
注意力退化是渐进发生的，因此很难从会话内部及时察觉。它没有错误提示，也没有明确阈值；每个轮次只比上一个略差一点，等到偏差变得明显时，你通常已经在迟钝区停留了一段时间。
恢复的方法是减少上下文，而不是继续增加。重新粘贴被忽略的指令，只会在同一个拥挤窗口中加入另一个竞争者，最多短暂有效。真正有效的做法包括：清空并只重新加载任务所需内容、进行压缩，或交接给全新会话。应把指令遵循能力下降视为上下文长度信号，而不是模型能力突然变化。
用法：
“它已经深陷迟钝区——开始编造类型文件中根本不存在的泛型。”
“这是注意力退化。类型定义仍在上下文里，但它们的信号已经被后来加入的所有内容淹没。清空并重新加载。”