오래된 관측값 마스킹(Masking stale observations)은 탐색 에이전트(search agents)에게 도움이 되지만, 어느 시점부터는 그렇지 않습니다.

4B–284B 모델을 대상으로 한 체계적인 연구에 따르면, 컨텍스트 관리(context management)의 이득은 비대칭적인 역U자형(asymmetric inverted-U shape)을 따르는 것으로 나타났습니다. 마스킹(Masking)은 방치된 노이즈(noise)를 제거함으로써 중간 규모의 모델(mid-capacity models) 성능을 향상시키지만, 고급 모델(advanced models)이 포화 상태(saturated)에 도달하면 성능이 붕괴됩니다.

논문(Paper):
https://huggingface.co/papers/2606.00408
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코드(Code):
https://github.com/i-DeepSearch/observation-masking
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평가 로그(Eval logs):
https://huggingface.co/datasets/i-DeepSearch/observation-masking-eval-logs
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