据X平台用户God of Prompt称，MIT研究发现“大模型上下文污染”现象：当LLM读取自身先前回答时，会将早期的错误、幻觉与文风偏差当作事实向后传播；据该帖文报道，移除这段对话历史可恢复模型表现。该结果对多轮对话助手、自主代理与RAG检索式聊天的产品可靠性构成直接风险。根据该帖文，企业可通过历史截断、带引用的要约重写、以及每轮基于原始资料的再检索来缓解，以减少级联幻觉、降低客服与知识库问答的运营成本，并提升企业搜索与客户支持的准确性。