세션이 끊길 때 무엇을 넘겨야 하나, 인계의 최소 단위

컨텍스트 한도를 넘거나 앱이 재시작되거나 다른 에이전트에게 일을 넘길 때, 이전 세션에서 무엇을 넘겨야 하는지는 그동안 감에 맡겨져 있었습니다. 이 논문은 그 문제를 '과제 상대적 인컨텍스트 학습(ICL) 상태의 이전'으로 정식화하고, 과거 문맥의 정확한 복원과 목표 분포의 보존을 구분합니다. 예측이 같아진다는 조건으로 가장 성긴 결정적 충분 핸드오버와 고정 길이 비트 요구량을 규정했습니다. 실무 처방은 3부 기록입니다. 결정과 제약은 원문 그대로 저장하고, 반복되는 근거는 과제에 맞는 통계량으로 압축하고, 그 통계량으로 보존되지 않는 원관측만 따로 남깁니다.