2026. szeptember 4., péntek · Kutatás

Egy még nem lektorált arXiv-preprint azt vizsgálta, mi történik, ha egy tartós memóriával rendelkező AI-ügynök tárolt, elavult adata ütközik egy friss forrással, egy zárt, rögzített teszteljárás két részfeladatán. A Qwen3 modellcsalád 0,6–8 milliárd paraméteres verzióin azt találták, hogy a „Benefit” tesztsorban, ahol csak a memória segít a válaszhoz, minden méretnél 0,92–1,00 arányban a régi, tárolt értéket adták vissza. A „Safety” tesztsorban, ahol egy megbízható eszköz mindig a helyes, friss értéket kínálta, a kár mértéke a modell méretétől függött: a nagyobb modellek teljesítménye esett vissza a legerősebben, amikor az elavult bejegyzést frissnek álcázták. A szerzők ezt nem zavarodottságnak, hanem túlzott bizalomnak nevezik, és megjegyzik, hogy a metaadatok megjelenítése csak a képesebb modelleknél javít, a kisebbeknél csak az ütközés előzetes feloldása segít.