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Long-Transduction: um diagnóstico controlado para medir a deriva em agentes de IA em tarefas longas

Long-Transduction: um diagnóstico controlado para medir a deriva em agentes de IA em tarefas longas

Um novo preprint introduz o Long-Transduction, um teste projetado para isolar como os erros crescem em modelos de IA quando o contexto se alonga, o formato dos dados muda ou a complexidade das sub-tarefas aumenta. Os autores relatam quedas significativas de desempenho em sete modelos de pesos abertos, apontando uma vulnerabilidade crítica para fluxos de trabalho agênticos de longa duração.