MIT Technology Review lo explica: Deje que nuestros redactores desenreden el complejo y desordenado mundo de la tecnología para ayudarle a comprender lo que viene a continuación. Puedes leer más
Publicado originalmente en technologyreview.com el 18 de marzo de 2026.
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Resumen: Evaluamos la precisión del modelo en función de la longitud total del contexto aumentando sistemáticamente la cantidad de contexto irrelevante mientras preservamos la señal portadora de respuesta. Esto nos permite aislar el efecto de la longitud del contexto de los cambios en la dificultad de la tarea.
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Resumen:La memoria es fundamental para que los agentes basados en LLM preserven observaciones pasadas para la toma de decisiones futuras, donde la memoria factual sirve como parte fundamental. Sin embargo, los enfoques existentes para construir la memoria fáctica enfrentan varias limitaciones.
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