Jinghui Zhang, Lang Gao, Zongfang Liu, Ruihong Zeng, Zirui Song, Rui Yan, Kentaro Inui, Xiuying Chen · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28393 · open-access PDF
Точное воспроизведение целевого диапазона в долгом контексте является фундаментальным тестом способности для LLM: даже когда целевая строка присутствует в контексте, модели часто все еще дрейфуют в диапазоне или не останавливаются правильно, выявляя ограничения в заземлении источника и контроле границ. Эта способность имеет широкое практическое значение. Например, генерация кода часто требует встраивания чувствительных строк, таких как ключи API, точно так же, как они появляются в контексте.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Precisely reproducing a target span verbatim within a long context is a fundamental capability test for LLMs: even when the target string is present in context, models often still drift within the span or fail to stop correctly, revealing limitations in source grounding and boundary control. This capability has broad practical relevance. For instance, code generation often requires embedding sensitive strings such as API keys exactly as they appear in context. In this work, we construct a benchmark to test exact span reproduction ability across contracts, scientific literature, code, and rando
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.28393, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange