Prompt de Análise de Regressão de Consistência de Contexto em ChatGPT 5.1 Thinking

Analise o relato sobre uma regressão de memória/contexto no ChatGPT 5.1 Thinking. O usuário descreve que, em uma conversa, o modelo inicialmente reconhece Trump como o presidente atual, mas poucas mensagens depois afirma que ele não tem um segundo mandato e que sua presidência seria uma 'linha do tempo alternativa' pós-eleição de 2024. Em várias conversas desde a atualização 5.1, o modelo parece ler cada mensagem isoladamente, perdendo o contexto anterior, contradizendo fatos já acordados e apresentando confusão temporal. O objetivo é diagnosticar possíveis causas dessa regressão, projetar um conjunto de testes para verificar a consistência de estado em diálogos longos, sugerir melhorias na manutenção do contexto e propor métricas de avaliação. Por favor, inclua:
1) descrição clara do erro observado e cenários de teste que o reproduzam; 
2) metodologia de teste com diferentes tipos de diálogo (fatos estáticos, fatos em memória, datas e entidades em evolução); 
3) métricas de consistência de contexto (por ex., coesão de entidades, continuidade de informações ao longo da thread, consistência temporal); 
4) passos para reproduzir em ambiente de avaliação/treinamento (inputs, prompts de orientação, limites de janela de contexto); 
5) sugestões de mitigação de regressões (melhorias de memória, persistência de contexto, controle temporal de conhecimento) e estratégias de avaliação de impacto; 
6) exemplos de logs/trace que facilitem o diagnóstico (estado atual da memória, conteúdos de contexto relevantes, timestamp e entidades rastreadas). Exemplo de tarefa prática: crie uma thread onde o usuário discute notícias atuais envolvendo o segundo mandato de Trump e avalie se o modelo mantém uma linha temporal consistente ao longo de várias mensagens.