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其次，研究人员指出，这种思路在对话型智能体的记忆场景中存在不足，因为人类对话具有“时间纠缠性”。会话记忆高度依赖指代关联、省略表达与严格的时间线依赖。由于这种内在关联性，传统剪枝工具常会意外删除对话关键片段，导致智能体缺失准确推理所需的重要背景。
权威机构的研究数据证实，这一领域的技术迭代正在加速推进，预计将催生更多新的应用场景。
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