arXiv NLP·17 天前★ 2

arXiv 论文:上下文注入下长程可靠性拆解为三组件

原文标题:Context Injection and Long-Horizon Reliability: Separating Duplicate Recognition, Local Processing, and Counter Tracking

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AI 智能摘要

该论文在 400 步账本任务上逐步评估语言模型长程失效的三个组件:重复识别、局部处理与计数器跟踪。在 上,重复识别错误在后期上升,而插入无关内容会让计数器在全部 20 个随机种子上失败。外部精确提醒可在一到两步内重新对齐计数器状态。

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问题
语言模型长程任务失败常被笼统归因,缺少逐步拆解失效来源的方法。
方法
把400步账本任务拆成重复识别、局部处理、计数器跟踪三组件逐步打分,并做预注册干预实验。
结果
Qwen3-8B重复识别错误率从0.0019升至0.011/步;插入无关内容后计数器在20/20种子失败;外部精确提醒1-2步内纠正。
影响
长上下文可靠性应按组件分别诊断和修补,而非只测端到端成功率。
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原始标题:Context Injection and Long-Horizon Reliability: Separating Duplicate Recognition, Local Processing, and Counter Tracking
AI 中文标题:arXiv 论文:上下文注入下长程可靠性拆解为三组件
来源:arXiv NLP · 发布于 17 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:长上下文 / 上下文注入 / 语言模型可靠性 / Qwen3 / 评测方法
关键词:长上下文可靠性 / 上下文注入 / Qwen3 评测 / 语言模型长程任务 / AI 论文
AI 处理:2026/10/16 12:02:40 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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