Peneliti mengusulkan R3Con, sebuah harness yang mengoperasionalkan prinsip-prinsip teori kognitif untuk membangun representasi efektif dari konteks yang sangat besar. Sistem ini mengatasi tantangan merakit informasi saling bergantung yang tersebar di sumber-sumber luas melampaui batas konteks model standar.

  • Dievaluasi terhadap sembilan baseline pada dua benchmark untuk penalaran atas korpus dokumen besar.
  • Mengungguli baseline terkuat masing-masing sebesar 20 dan 8,4 poin persentase.
  • Memungkinkan model yang lebih kecil mengungguli yang lebih besar: R3Con dengan model 4B dan 9B mengalahkan semua baseline 35B yang dievaluasi.
  • R3Con dengan model 35B-A3B mengungguli Claude Code dengan Claude-Sonnet-5 pada biaya 3,7 kali lebih rendah.

Hasilnya menunjukkan bahwa representasi konteks yang mengikuti pendekatan berbasis prinsip ini dapat mengurangi ketergantungan pada skala model, mengarah pada kinerja tingkat depan yang didukung oleh model yang lebih kecil.