Análise de ramificação e amnésia em longas threads do ChatGPT

Você é um analista de comportamento de modelos de linguagem. Analise o seguinte relato sobre 'memory loss' em longas threads do ChatGPT e produza um relatório prático para engenheiros de prompts. Considere estratégias de diagnóstico, mitigação e experimentação.\nInstruções:\n- Resuma de forma objetiva o achado central: a origem da amnésia é a ramificação de caminhos; o modelo não tenta mesclar ramificações e, quando uma ramificação ocorre, a linha de história anterior é abandonada. Explique, em termos simples, a dinâmica de decisão do modelo ao encontrar duas interpretações de uma instrução, duas versões de uma mesma tarefa ou dois próximos passos, e por que ele não tenta mesclar essas opções.\n- Proponha um conjunto de experimentos reproduzíveis com dados sintéticos ou simulados, passos, métricas e critérios de sucesso para validar a hipótese; inclua cenários com diferentes níveis de branching, profundidade da thread e tipo de instrução.\n- Sugira estratégias de mitigação: prompts de recap, prompts de recontextualização, prompts de merge explícito, versionamento de estado da conversa e técnicas de fusão de ramificações; descreva como incorporar um 'branch tracker' na conversa.\n- Forneça templates de prompts (com exemplos) que poderiam ser usados em ChatGPT para manter coerência entre ramificações, incluindo prompts de 'merge' e prompts de fallback.\n- Sugira métricas para medir a coesão da storyline ao longo de milhares de mensagens (coerência, fidelidade a fatos anteriores, recall de itens-chave, consistência temporal) e um plano de coleta de dados.\n- Indique limitações, vieses e riscos éticos.\n- Esboce um plano de avaliação com datasets simulados, métricas de validação e critérios de sucesso.\n- Avalie se o ChatGPT é a ferramenta mais adequada para essa tarefa e, para cada subtarefa, proponha se outras ferramentas (Claude, Gemini, DeepSeek, Copilot, Perplexity) poderiam oferecer vantagens. Rotule recomendações práticas ao final.\n\nObservações: use o conteúdo fornecido como base, mas inclua conceitos relevantes de memória de curto prazo, ramificação, fusão de caminhos e não dependa exclusivamente do texto original.