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title: "Long-Horizon Evaluation / 长视界评估"
created: 2026-05-14
type: concept
tags: ["evaluation", "benchmarking", "long-interaction", "compounding-errors"]
sources: ["https://arxiv.org/abs/2604.15597"]
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# Long-Horizon Evaluation

长视界评估（Long-Horizon Evaluation）是 [[delegate-52]] 的核心方法论贡献：通过延长交互来揭示短评估中不可见的退化模式。

## 核心发现：短 ≠ 长

[[delegate-52]] 的实验明确证明，短交互表现不能预测长视界表现：

- GPT 5 和 Kimi K2.5 在 2 次交互后几乎同分 (91.5 vs 91.1)，但 20 次后差距巨大 (48.3 vs 64.1)
- Gemini 3 Flash 在 2 次交互时落后 Mistral Large 3 达 6.4 分，但最终追平 (35.8 vs 35.5)

## 复合效应

多种退化因素在长视界中**乘性叠加**：

- 文档大小效应：短交互中每 1k tokens 约退 0.7%，长交互中约退 3.6%（5 倍放大）
- 干扰文档效应：2 次交互后仅 0.4-4% 改善，20 次后改善 2-8%
- 扩展到 100 次交互仍持续退化，无收敛迹象

## 与传统评估的对比

| 维度 | 传统单轮评估 | 长视界评估 |
|------|-------------|-----------|
| 错误累积 | 不评估 | 核心指标 |
| 预测效力 | 弱 | 强 |
| 真实度 | 低 | 高 |
| 成本 | 低 | 高（长链推理 × N 次） |

## 与 Memory 评估的区别

传统多会话研究关注记忆问题（系统能否记住、检索、适应），[[delegate-52]] 研究的是正交的失败模式：**被操作的对象是否在退化**。

## 相关概念

- [[delegate-52]] — 长视界评估的具体实现
- [[document-degradation]] — 长视界揭示的核心现象
- [[backtranslation-round-trip-relay]] — 实现长视界的机制
- [[critical-failures]] — 长视界中才充分暴露的错误模式