Казалось бы, современные LLM должны неплохо справляться с подобными заданиями. Однако, даже передовые модели сталкиваются с серьезными трудностями. Gemini 3.8 Flash, Claude Opus 5.5, GPT-6 Sol и GPT-6 Luna уверенно проходили простые уровни, но на самых длинных заданиях с взаимосвязанными изменениями точность падала до 13% и ниже. Исследователи из Allen Institute for AI решили выяснить, в какой момент модели начинают терять информацию о состоянии объектов. Их интересовали не только предельные возможности архитектур, но и различия между задачами, которые на первый взгляд выглядят почти одинаково.
Читать далееAI-агенты
[Перевод] Даже мощные LLM теряются в длинных текстах. Исследователи выяснили почему
![Обложка: [Перевод] Даже мощные LLM теряются в длинных текстах. Исследователи выяснили почему](/blog-media/44513d60ca4e856088029afeb4ce8064778248e6cc7fb063126d242cd8275a79.png)


