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  1. TOOL · CL_254503 ·

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    研究人员引入了一个新颖的上下文分割框架,旨在提高小型语言模型(SLM)在复杂、长周期任务(如网络安全夺旗赛(CTF)挑战)上的性能。这种两级代理方法将复杂的利用任务划分为更小、上下文隔离的子问题,从而缓解了上下文膨胀和认知退化的问题。在使用内存受限的Gemma 4模型对picoCTF数据集进行评估时,发现该策略,特别是使用E4B模型,与标准方法相比,取得了具有竞争力的奖励和更高的令牌效率。该框架成功解决了传统代理执行未能完成的18.5…