微软研究院最新研究揭示，大模型（LLM）在多轮对话中可靠性会从单轮的95%骤降至45%，但能力仅下降15%。主要原因是注意力机制的U型偏置、计算复杂度指数增长、错误累积效应及对话历史碎片化表示。实验显示GPT-4o等多轮准确率下降超30%。应对策略包括对话压缩、RAG增强记忆、结构化Prompt设计和定期会话重启。研究强调需理解模型物理限制，采用工程化方法管理对话状态，以提升AI系统的可靠性。

DeepSentry是Hx0团队开发的智能化安全排查与运维Agent，集成了大语言模型（LLM）的决策能力，支持自然语言交互，可自动执行本地或远程主机的安全任务。

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