Los modelos de lenguaje grandes pueden mantener una fidelidad semántica del 99.5% al procesar formas de texto compactas y no legibles para humanos llamadas BabelTele, incluso cuando el texto se reduce al 27.9% de su longitud original. Estas representaciones centradas en el modelo muestran un rendimiento sólido en la transferencia entre modelos, memoria de agentes y comunicación multiagente, lo que sugiere que la legibilidad humana no es esencial para la recuperación semántica en los LLMs.