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文章探讨人工智能在时间序列决策中的根本局限：模型虽能存储海量静态知识，却受限于算力与上下文窗口，无法保留完整历史；以Pong游戏和DQN智能体为例，指出单帧观测无法反映系统状态（如球速），需依赖多帧堆叠等折中方案，但固定窗口导致久远信息被物理抹除，揭示了感知混淆与持久记忆之间的底层矛盾。
文章探讨人工智能在时序决策中的根本局限：大模型虽能存储海量静态知识，却受限于算力与上下文窗口，无法持久保留动态交互中的完整历史；以Pong游戏和DQN智能体为例，揭示‘观测值’与‘系统状态’的割裂，以及固定帧堆叠（如4帧）作为记忆折中方案的物理边界与信息损耗本质。
