GPT缓存循环和内存丢失——用户端修复方案（经GPT自身测试）

GPT缓存循环和内存丢失——用户端修复方案（经GPT自身测试）
Cache loop and memory loss in GPT – a user-side fix (tested with GPT itself)

原始链接: https://github.com/sks38317/gpt-cache-optimization

本仓库记录了一个真实的实时缓存失效场景、内存连续性挑战以及优化方案——由一名普通ChatGPT用户通过实际模拟和问题分析发现并测试。在进行多会话GPT模拟时，该用户遇到了持续的PDF生成失败、令牌溢出循环和缓存冗余问题。但他并没有止步，而是进行了测量、分析，并提出了一个完整的优化方案，其中包含系统行为日志、触发-响应电路和可量化的指标。优化后的令牌减少指标用户设计的触发电路逻辑实现的类内存例程失败系统响应的自动删除逻辑具有可衡量性能提升的真实系统使用场景韩国，石熙成本报告已在与OpenAI的官方支持函件中被引用，并基于真实用户会话期间的实际系统行为。

一位准备韩国高考（CSAT）的韩国高中生在使用GPT处理大量文档的任务时，发现了潜在的缓存循环和内存丢失问题，特别是重复的PDF文件失败导致令牌超载和速度下降。出于好奇（也许还有拖延症），这位学生分析了GPT会话，跟踪令牌计数并尝试用户端的“优化”。这些优化包括自动删除失败的输出和清理冗余版本。他们利用GPT本身来帮助分析数据和撰写报告。作为一名GitHub和ChatGPT的新用户（不到一个月），这位学生承认自己的经验有限，并寻求改进或其发现中被忽视方面的反馈。他们的研究详细介绍了针对GPT性能下降的一种潜在的用户端修复方法。

（评论） 2024-02-07

（评论） 2024-03-25

DeepSeek-V3 技术报告 2025-03-27

防止每个 C 程序内存泄漏 2024-01-22

原文

This repository documents a real-time cache failure scenario, memory continuity challenge, and optimization workaround—discovered and tested by a general ChatGPT user through hands-on simulation and problem analysis.

While working on multi-session GPT simulations, the user encountered persistent PDF generation failures, token overflow loops, and cache redundancy issues. Rather than stop, they measured, analyzed, and proposed a full optimization solution—complete with system behavior logs, trigger-response circuits, and quantifiable metrics.

Token reduction metrics after optimization
Memory-like routine via user-designed trigger-circuit logic
Auto-deletion logic for failed system responses
Real system usage scenario with measured performance gains

Seok Hee-sung, South Korea

This report was referenced in official support correspondence with OpenAI and was based on actual system behavior during a real user session.

GPT缓存循环和内存丢失——用户端修复方案（经GPT自身测试） Cache loop and memory loss in GPT – a user-side fix (tested with GPT itself)

GPT缓存循环和内存丢失——用户端修复方案（经GPT自身测试）
Cache loop and memory loss in GPT – a user-side fix (tested with GPT itself)