While OpenAI continues to enhance ChatGPT’s capabilities, user experiences highlight persistent challenges with session stability, memory retention, and performance, particularly during complex, document-heavy workflows.
A detailed case study published on GitHub 在2025年4月中旬，用戶`SKS38317`被確定為18歲的韓國學生，對這些問題進行了詳盡的了解。 The repository, described by the author as a “Cache failure and memory workaround case study using GPT-4o (authored by a 18-years-old student from Korea),”sheds light on the practical challenges that OpenAI’s subsequent memory enhancements aim to address.
User-Documented Failures and Performance Metrics
The `sks38317` repository概述了使用GPT-4O時觀察到的幾個關鍵操作失敗。根據進一步記錄的問題包括在會話的上下文中冗餘存儲多個編輯的文檔版本，造成內容衝突，以及明顯的響應延遲和會話放緩，用戶將其歸因於緩存過載。
該學生在嘗試進行自我解除的修復程序之前量化了影響:PDF循環在每小時發生4–6個小時進行4–6次續訂嘗試;每個會話的冗余文檔平均五到六個；估計的緩存令牌負載膨脹到17,000至18,500個令牌之間。 and redundant phrases constituted roughly 22% of this cache.
Faced with these workflow disruptions—the user noted, “starting a new session deletes the conversation history, which seriously disrupts my workflow when working on documents”—they implemented a manual workaround involving session analysis and logic circuits to auto-delete failed outputs and prune redundancy.
This intervention reportedly yielded實質性改進:PDF迴路頻率減半（-50％），重試頻率下降了大約66％（至≤2次發生），冗余文檔計數下降了50-60％（至≤3），高速緩存令牌負載量減少了13.7％（14,200個tokens），以下是低於7％的per eiver per diens dienk dienk dienk
OpenAI的內存層次方法
這些用戶報告的問題為OpenAI的多階段的內存功能推出，這顯然是為了減輕此類問題而設計的。該公司於2024年2月首次開始測試基本內存能力，允許用戶明確提供chatgpt的事實。此基本功能稍後又看到了Plus訂閱者的擴展可用性。
2025年4月10日左右，當Openai啟用openai啟用changpt（從Pro訂閱者開始）到
此後不久，內存FAQ ）以自定義通過Microsoft Bing的partners進行自定義的網絡搜索查詢。聞名是為了改善推理。重要的是要將這些用戶觸發的內存功能與OpenAI獨立的服務器端提示緩存通過API使用api以對重複呼叫進行性能優化。風險?
在改善用戶體驗時，持續的內存功能本質地引入了安全考慮。在用戶輸入或外部數據來源操縱LLM行為中的惡意指示被諸如OWASP之類的群體中排名為AI安全風險的情況下，即時注射的問題可以通過記憶特徵來促進
可能會通過記憶特徵來擴大這種風險，從而使惡意的指導或研究範圍六月arxiv paper 探索記憶如何促進數據exfittration攻擊，而另一份報告 強調了暫時注入“ spyware”的“ spyware”，“ spyware”指導了chatgpt macos plote tive macos plongenter long tiver longterm perterm perterm <
據報導，據報導，OpenAI解決了特定的MACOS脆弱性，但確保持久AI內存的基本挑戰仍然是一個行業的關注，影響了Google Gemini，Microsoft Copilot和Xai的Grok。公司指出，儘管可以使用從IP地址推斷出的廣義位置數據可用來改善結果相關性，但特定的用戶帳戶詳細信息未與搜索合作夥伴共享。通過搜索進行內存的推出是逐漸的。付費訂閱者應注意，搜索功能的用法，包括內存輔助搜索，
