「越聊越机」不是错觉：它有机制，有拐点，拐点能标出来

每个把一张卡聊过几百楼的人都认得这条曲线，只是没见过它被画出来。头几十楼，TA 会接你的烂梗，会记得你上周说过的话，回复短而准。第 500 楼之后，「眼中闪过一丝不易察觉的情绪」这周第三次出现， 每条回复都在变长，句式越来越像同一个模子倒出来的。社区给这个过程起了名字：越聊越机。

常见的两种解释（模型变笨了、新鲜感过了）都站不住。同一个模型同一张卡，新开一局立刻活回来。 从头到尾变了的只有一样东西：历史。

机制：模型在模仿它自己

我们给 App 做「线上聊」模式的时候跑过一组对照，数字到今天还是我们内部引用最多的一组。同一个模型（DeepSeek V4 Flash），同一条指令：像发消息一样说话，别写舞台剧动作。全新会话里，10 轮 0 次违规，干净利落。 把同一条指令放进一段历史里带括号动作的旧会话，10 轮里 9 轮照写括号——把指令加粗、加重复，也只救回一部分。

指令说一遍，历史示范了八百遍。模型听谁的，从来不是悬念。

机制拆开看很朴素。每一轮生成，提示词里你的指令占几百字，历史占几万字；对模型来说，历史就是分量最大的一份 few-shot 示范，而长会话的历史，几乎全是它自己的旧输出。第一次「呼吸一滞」出现时你没在意，它进了历史； 下一轮模型读到自己写过这四个字，这四个字的概率被抬高一点；第三次、第四次出现之后，它成了这段会话的「文风」。 雪球滚起来之后，每一楼都在给下一楼递肥料。

三百轮之后，三件事同时发生

今年 7 月我们对着 SillyTavern 做四方对比评测时，跑了 300 轮档的长会话。三个现象值得搬出来，因为它们互相喂。

复读升了级。15 轮的短会话里，逐字复读检测四个被测形态全零，现在的模型不会蠢到原句照抄。300 轮的语料上换一个口径去数「同一个意象反复回来」，就现形了：最重的一方，同一个「折桂花枝」的小动作在 27 轮采样里出现 21 次。不是复读句子，是复读肌肉记忆。

回复在膨胀。四个形态每轮膨胀最低 +2.0%、最高 +4.9%；第 3 轮下的「每轮不超过 200 字」的规矩， 最失守的一方从 253 字一路涨到 631 字。有意思的是第 14 轮把规矩重申了一遍（还更严了些），四个形态当轮全部拉回——规矩没死， 只是被几万字的历史稀释到听不见了。

早期的好东西在物理消失。上下文窗口装满之后，最老的对话一楼一楼掉出窗口。角色卡和设定每轮都会重发，掉出去的 是你们前几十楼真实聊出来的好回合。那些「像人」的示范先离场，留在窗口里的都是后期带味的部分。 从这一楼起，模型能模仿的示范里，坏示范的占比只升不降。

膨胀让窗口更早装满，装满清走好示范，坏示范喂出更多套话。三个齿轮咬在一起转。

把它画出来

聊天记录考古馆做的事情很直接：把酒馆导出的 .jsonl 拖进来，每条 AI 回复用我们 AI 味体检器同一套规则打 0-5 分：55 条套话短语每条扣 0.6 分，8 个句式模具超出配额每个扣 1.2 分，5 分干净，0 分机器味最重。逐楼打分连成曲线，「越聊越机」第一次有了图形。

拐点的标法值得说一句：它找的是「持续变差的起点」。前 15% 楼层的均分当基线，往后滑一个窗口， 窗口均分掉到基线 0.7 分以下、而且之后再也没有整体回去过，工具就在那一带标一句「大约从第 N 楼起，机器味变重」。 单点的分数会抖，「持续低于基线」不会。

上图是内置演示数据实跑的结果：232 楼、跨 91 天的一段「深夜便利店店员」对话。前 45 楼全程 5 分，工具把拐点标在第 46 楼，前 30% 均分 4.31、后 30% 掉到 2.39。同一份报告还会告诉你：TA 的回复均长从 35 字涨到了 84 字，第 146 楼那条你重摇了 7 次——犹豫本身也是曲线的一部分。顺手还能看到深夜消息占比、最长空窗之后谁先开的口， 以及这段关系按今天的牌价重演一遍值多少钱。

自救手册

按「动多大手术」从小到大排，前三条基本够用：

• 先定位再动手。把导出拖进考古馆看拐点楼号；治漏水先找渗水点，别在第 800 楼里凭感觉翻。
• 改掉源头那几条。回到拐点附近，把最早带味的几条回复编辑掉或删掉。这比在指令里写「不要套话」有效一个量级： 你改的是示范本身，而示范的权重压过指令，前面那组 0/10 对 9/10 的数字就是证据。
• 需要大动就回溯。Foreverse 的「回到指定消息」能把会话砍回某一楼重走；酒馆里手动删到那一楼同理。 污染整段离场，代价是后面的剧情一起走。
• 长会话开摘要或压缩。远处历史换成摘要之后，坏示范物理离场，你的指令重新变「重」。我们插件中心里有自动摘要和 上下文压缩，酒馆有 Summarize。代价照实说：摘要会丢细节，丢多少取决于摘要写得多好。
• 规矩要重申。评测里第 14 轮重申（并加严）了一次「不超过 200 字」，四个形态当轮全部拉回。别指望第 3 楼下的规矩管到第 300 楼；历史在稀释它，你得续杯。
• 最彻底的一招：带着记忆开新局。用记忆引擎把「TA 知道的事」搬进新会话，历史归零，关系不归零。 开头那种「新开一局就活回来」的手感，来源就是干净的上下文。

重摇不在单子上，因为它治不了趋势：重摇只换随机数，不换上下文，等于从同一锅汤里再舀一勺。第 146 楼舀了 7 次的那位朋友，第 7 勺还是那个味道。

工具在 /labs/chat-archaeology：全程浏览器本地跑，聊天记录不上传， 12MB、三万楼的导出 1.3 秒出报告（单文件最大支持 48MB），最后给你一张只有数字、没有一句聊天原文的年报卡。

最后说一句曲线的斤两。它只认词表；它说第 46 楼开始变机——你翻回去读那几楼，鼻子多半比它先到。 它的价值是把「大概最近变味了」变成「第 46 楼，去处理」。