ChatGPT是最近几年来快速发展的自然语言处理技术，其通过海量的语料库来实现自动化的对话生成。但是，由于ChatGPT的语音合成能力依托对历史训练数据的理解和加权处理，因此，在连续生成一小时以上的对话时，系统的联贯性可能会遭到影响。

在ChatGPT的自动对话生成进程中，生成系统会根据预定的语料库来理解用户的输入，并以此为基础来生成回应。同时，ChatGPT还会自动分析用户的历史对话数据，以了解用户的相关信息和话题，从而更好地适利用户的需求。但是，当聊天时间延续较长时，系统可能会出现“记忆混乱”问题，致使回应与用户之前的对话历史不再联贯。

这时候，通过对对话历史的加权处理来提高系统回应的联贯性就很有必要了。

ChatGPT可以通过对话历史信息的加权处理，来对当前的对话内容进行更准确的理解。具体来讲，如果用户之前的对话信息指向某个特定的话题，那末在生成回应时，ChatGPT可以通过加强之前相关对话的权重，从而更快地理解并适利用户确当前需求。

ChatGPT可以通过计算区别历史对话信息之间的类似度来调剂加权权重。这样，系统就可以在生成之前对更类似的历史数据赋予更高的权重，从而更好地理解和适应当前的对话内容。

除此以外，ChatGPT还可以通过引入一些额外的对话历史信息来帮助提高联贯性，例如上下文信息、语气和情感信息等。这些信息可以用来进一步加强系统的对话生成能力，从而更好地满足用户的需求。

总结来讲，ChatGPT在自动生成对话的进程中，通过对对话历史信息的加权处理，可以提高系统回应的联贯性和准确性。而对长时间的对话生成，系统可以借助多种加权处理技术来更好地适利用户的需求，使得对话更加自然和愉快。