Bot能够回复你的消息是因为接入了AI，即LLM（大语言模型）
LLM本身不具备长期记忆存储或事实数据库。它的核心是一个基于Transformer架构的、参数固定的神经网络。模型在训练阶段学习到的海量知识，被编码在其数百亿甚至上万亿的模型参数中，这是一种“静态的”、“压缩的”世界知识。
当我们与LLM对话时，它所依赖的“记忆”，实际上是当前对话的上下文窗口。模型在生成每一个新词（token）时，能够“看到”并考虑的前文文本（包括用户的历史输入和它自己之前生成的所有回复）的长度上限。这个窗口通常有几千到几十万个token。
模型处理这个上下文窗口的核心机制是自注意力。通过自注意力，模型可以动态地计算当前要生成的词与上下文中每一个词的相关性权重。这使它能够：
- 识别指代关系（例如，理解“它”指的是什么）。
- 维持对话的主题和风格一致性。
- 根据已提供的具体信息进行推理和回答。
“记忆错乱”与回复异常的产生原因
技术底层来看，LLM生成逻辑是记忆错乱等异常根本原因。用比较简单的说法来解释LLM的工作原理的话，你可以这样想：
你可以把它理解成一个超级句子接龙器——它没有“想好再说”这回事。你每次问它，它做的就是把到现在为止所有的对话记录（包括它自己刚说的）通通读一边，然后纯粹靠数学算出一个词（事实的确如此，我们再此处不多解释词是怎么计算出来的，因为太复杂了），也就是说，它觉得接下来放什么词的概率最大，就放什么上去。然后，它会把**加上新词的整段话**重新当成输入，再读一遍，再算下一个词。就这么一遍一遍算下去。
你应该注意到了：模型不知道自己说了什么，完全是在根据概率来决定下一词是什么，这就导致了他可能会“说”错话
所以，一旦它在前面哪一步不小心说了句不太对的话，这句错话立马就成了它下次计算的“已知事实”。它就会顺着这个错的东西继续往下编，结果就是越跑越偏，最后可能完全胡说八道了。它自己根本意识不到错了，因为它只是在不停地做“根据前面所有字，猜下一个字”的数学题。
这种运作核心叫“自回归生成”。因此，整个回复的构建，是这种“读取全文 -> 计算下一词 -> 扩展全文 -> 再次读取”循环的产物。
早期步骤中任何一个微小的概率偏差或错误，一旦被生成，就会被后续步骤当作既定上下文的一部分来参考，然后会在一次又一次的对话中中被不断强化和放大，最终导致输出整体失控。
问题正出在这个动态的、基于注意力的“工作记忆”机制上：
上下文污染、注意力稀释：
* 随着对话轮次增加，上下文窗口被不断填充。当窗口接近或达到其容量上限时，模型需要处理的信息变得过载。
* 自注意力机制需要在大量历史token中分配有限的“注意力资源”。过多的、可能相互矛盾或无关的旧信息会稀释模型对新问题或关键信息的关注度。模型可能会“抓取”到错误的、很久以前的上下文片段来生成当前回复，导致事实矛盾（例如，你之前说喜欢苹果，现在它却坚持你说过喜欢橘子）或逻辑断裂。
错误积累的越来越多，后文的质量也会越来越低……：
* LLM的生成是**自回归的**，即每一个新词都基于之前生成的所有词。如果在某一步它产生了一个细微的事实错误或逻辑跳跃（幻觉），这个错误输出会成为后续生成的新“上下文”的一部分。
* 模型在后续回答中，会忠诚地将自己之前犯的错误也当作“既定事实”来参考和构建，从而导致错误被不断放大和固化，最终输出完全偏离轨道、逻辑混乱的文本。
指令和角色设定冲突的发生会让情况更糟糕……：
* 在长对话中，用户可能提出新的、与早期指令相悖的要求（例如，先让模型扮演诗人，后又要求它用科学报告格式写作）。新旧指令在有限的上下文窗口中并存并竞争模型的注意力，可能导致模型行为“精神分裂”，输出混合了冲突风格的异常内容。
技术上来看，这都是无法避免的：
* 即使是先进的模型，其注意力机制在极长序列上的计算也可能出现性能衰减或“注意力崩溃”，导致对远距离依赖关系的捕捉能力下降。
为什么“重置记忆/对话”是相较比较好的解决办法？
这里的“重置”通常意味着清空当前的上下文窗口，开启一个全新的对话会话。
这是最直接、最彻底的方法。它一次性清除了导致所有问题的“污染源”——那些混乱、过载或充满错误累积的上下文。为模型提供了一个纯净的、零负载的“工作内存”，使其注意力机制能够完全聚焦于用户的新输入。
相比于试图在复杂的上下文迷宫中通过更复杂的指令去“纠正”模型是几乎不可能的，这样做会更快的填满上下文，甚至会进一步污染上下文，让情况更糟糕。在我看来，与其纠正模型，最好的办法是重置它：模型状态回到初始状态，行为恢复正常，这是一种成本极低、可靠性极高的故障恢复手段。