arXiv:2611.12903v1 Announce Type: new Abstract: Context compression is now routine for language models with long inputs, but a compressed context is useful only if it keeps the evidence for the answer. Existing checks compare the reader model's answer or its most likely words, and thus miss a frequent failure, silent evidence loss: key evidence is removed while the answer stays the same, leaving the answer unsupported and risky for other models that reuse the context. To address this challenge, we propose SELD (Silent Evidence Loss Detector), which needs no training and no labels. Its principl
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月12日 · 原文日期：2026年11月11日
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