上下文窗口有限，信息会被压缩，而被压缩掉的，可能恰好是最重要的安全指令。
But there are problems — in fact, there are two big ones that mean this approach tends to work best in very specific circumstances.
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内部大概有四五个人在处理同一个工单，试图解决一个问题。当第四个人介入时，已经有了大量的附件和对话记录。通常情况下他们可能需要花费30分钟才能读完所有内容并理解到底发生了什么，这样才能发挥专业知识来解决问题。总结并不只是简单地将内容输入到LLM中然后获取摘要。上下文对模型来说非常强大，但客户的工作流程却没发生哪怕一点点改变。它仍然是Alex对Eric说你能来帮我处理一下这张工单吗？Eric走过来必须先将大脑中所有的相关信息进行加载。这就像是一个现有的工作流，我们可以利用LLM让客户体验变得更好，而且他们非常喜欢，对这类功能赞不绝口。但这些功能通常不具备智能体特性。
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Answer: $$LGP = \frac{150^2}{6^2} = 625$$ so 625 times more light. The telescope has much larger aperturer than the eye and allows more light which means even stars too faint to be detected by the eye can easily be brightened by the telescope so that they are easy to detect and study.。关于这个话题，新收录的资料提供了深入分析