当代大型语言模型（LLM）聊天系统把对话历史视为不可变的回合序列，用作模型的工作上下文。然而，真实交互中的用户意图并非静止不变，它会通过纠正、细化和约束的转变而演化。静态的记录方式导致旧信息残留，进而产生上下文污染，使得过时或无关的内容继续影响后续回复。
我们提出 可变对话记录（mutable transcripts）这一交互范式，允许用户通过自然语言编辑请求修改先前的回合，而不是简单追加。这样，记录从被动的日志转变为可编辑的会话状态表示。
原型系统在标准聊天界面中嵌入了对话级别的修订功能，用户可以在任意时刻对已有的提问或模型回复进行删除、替换或补充。我们在受控用户研究（n=17）以及若干典型交互场景的转录分析中评估了其可行性。结果显示，参与者在清晰度、信心和使用便捷性上显著偏好可变对话记录，并且更少倾向于重新开启新会话。转录分析表明，可变记录能够缩短对话长度并消除冗余的历史上下文。
代码与原型已开源，地址为 https://github.com/QxLabIreland/ReChat。
点评