长提示的「中间遗忘」怎么补救？

用 Kimi 让它读一份几十页的 PDF 并按开头列的要点整理，常见结果是：开头的要求执行得很到位，结尾的要求也记得，唯独中段那几条被悄悄跳过。这就是长提示里的中间遗忘，本文从注意力分布讲起，把补救手段一条条列清楚。

中段为什么最容易被略读

模型读长文本时，注意力并非均匀铺开，而是近似 U 形：开头的内容承担定调任务，权重天然高；结尾的内容离生成位置最近，也容易被照顾；夹在中间的部分与两头的相似度都低，分到的权重最少。提示越长，中段被略读得越明显。

U 形注意力是怎么回事

可以把它想成读一份很长的会议纪要：你记得开场结论和最后一页的待办，中间几页的过程细节印象模糊。模型同样如此，中段信息既没有开场的定调优势，也没有结尾的距离优势，一旦中段还混着大量与任务无关的背景材料，关键要求就更难被捞出来。实际写作里，这份效应意味着位置本身就是一种资源，要用在关键要求上。

把关键内容挪到哪里更稳

• 开头定调：把最核心的要求放在提示最前面，先立规矩。
• 结尾收束：把硬性要求压在末尾，借距离优势再刷一遍存在感。
• 中段减负：把与任务无关的长材料挪走或压缩，别让它们稀释关键句。

三个位置分到的注意力不同，该放什么也就不同。

分块与重申的补救写法

超长提示可以拆成总说明加分块任务：开头给一段全局要求，每个分块开头再用一行复述与本块相关的要求。实测在豆包和秘塔AI搜索的长文档场景里，这种块内重申能明显减少漏项。相关机制里，指令与数据同源的问题会让中段更脆弱，见防注入为什么难？指令与数据同源；多轮对话里的淡化与它互为表里，参考提示词的指令衰减是怎么回事？多轮之后。

另外两条延伸也一并看：温度调高会放大中段的不稳定，见提示词和温度是怎么配合的？每一步都讲透；示例中段出错时模型也会跟着学，见示例里的错误会被学会吗？内部门道在这。

分块重申之外，还有两个帮手。一是给每块编号并命名，比如「第 2 块：字段抽取规则」，模型引用时能点名定位，中段要求被指认的概率大幅上升；二是把中段最容易漏的要求改写成任务句，让它跟着当前指令一起出现，而不是静静躺在材料堆里。实测里，同一份四十页的整理任务，加上块命名后漏项从六七处降到一两处。块与块之间用一致的分隔样式，模型切分时不易错位，重申也就落在了正确的块头。如果材料必须完整保留，可以折进附录块并明确「此块无需执行，仅供引用」，任务块与材料块分开后，U 形效应对任务块的伤害会小很多。最后提醒：重申要短，一行以内，长篇重申会变成新的噪音源，反而稀释真正的重点。

中段补救对照表

• 要求被跳过？——先查它是不是躺在正中间。
• 材料很长？——压缩或挪走，给关键句腾位置。
• 要求分散？——块内重申加结尾收束，两道工序叠着做。

别跟 U 形较劲，顺着它摆位置才是省力的做法。

一句话收拢：位置、分块、重申，三板斧各管一层，漏哪补哪。

换个问法再问中间遗忘三句

• 把重要内容全部堆到开头就稳了吗？：开头确实权重高，但堆太多会互相稀释，开头定调、结尾收束的组合更可靠。
• 中间遗忘和指令衰减是一回事吗？：两者都源于注意力加权，前者是空间上的中段劣势，后者是轮次上的距离劣势。
• 压缩提示到很短还需要管中段吗？：提示短到一屏以内，U 形效应基本可以忽略。

记住一个动作：交任务之前，把最怕被漏掉的那条要求挪出中段。