Beatingによると、イリノイ大学の博士課程学生ダイラン・チャンが行った最近のエージェントのメモリ研究では、モデルの経験を繰り返し要約すると、改善ではなくパフォーマンスの低下につながることが分かった。ARC-AGI課題では、GPT-5.4はメモリなしで19問中100%の正答率を達成したが、正しい解答の軌跡に基づくメモリ圧縮を複数回行った後は正答率が
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