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@@ -0,0 +1,39 @@
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title: "Document Degradation / 文档退化"
created: 2026-05-14
type: concept
tags: ["document-corruption", "error-accumulation", "silent-failure", "delegated-work"]
sources: ["https://arxiv.org/abs/2604.15597"]
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# Document Degradation
文档退化Document Degradation是 [[delegate-52]] 基准揭示的核心现象:当 LLM 在长时间委托工作流中持续编辑文档时,文档内容会**静默地、逐步地**被损坏。
## 退化特征
### 稀疏但严重Sparse but Severe
不是"千刀万剐"式的小错误累积——约 80% 的总退化来自少数几次 [[critical-failures|关键失败]](单次交互损失 10-30+ 分)。模型在某些回合中保持近乎完美的重建,然后在少数回合中发生灾难性错误。
### 删除 vs 损坏Deletion vs Corruption
- **弱模型**GPT 5 Nano, GPT 4o的退化主要来自**内容删除**(结构化元素计数减少)
- **前沿模型**Claude 4.6 Opus, Gemini 3.1 Pro的退化主要来自**内容损坏**(元素存在但内容错误)
### 渐进而非线性
退化曲线呈单调下降,约 3 次交互后就开始出现明显退化。即使扩展到 100 次交互仍持续退化,无平台迹象。
## 影响因素
| 因素 | 效应 |
|------|------|
| 文档大小 | 每增加 1000 tokens退化加剧约 3.6%20 次交互后) |
| 交互长度 | 与文档大小**乘性叠加**5 倍放大效应) |
| [[distractor-context\|干扰文档]] | 危害随交互长度放大(短交互低估其影响) |
| Agentic 工具使用 | 反而加剧退化(+6%),因工具开销 |
## 相关概念
- [[delegate-52]] — 发现此现象的基准
- [[critical-failures]] — 退化的主要来源
- [[backtranslation-round-trip-relay]] — 测量方法
- [[long-horizon-evaluation]] — 为什么短评估不够