Agentic Context Learning met Zelfontdekte Specificaties

Gepubliceerd 14 July 2026

In dit onderzoek wordt context learning, een taak waarbij LLM's nieuwe, taak-specifieke kennis uit complexe contexten moeten leren, geanalyseerd. Ondanks dat de prestaties van geavanceerde modellen onder de 24% blijven, toont de studie aan dat de moeilijkheden niet alleen voortkomen uit toegang tot inhoud, maar ook uit het verwerven van lokale specificaties die vaak niet in de vraag zijn gespecificeerd. Een interventie genaamd PSCI, die lokale specificaties extraheren en afdwingen, heeft geleid tot een verbetering van de prestaties op de CL-Bench benchmark. De resultaten suggereren dat context learning afhankelijk is van zowel inhouds- als specificatie-acquisitie.