arXiv:2611.04169v1 Announce Type: new Abstract: Why do language models fail on long inputs? The common answer is length. We show that, for retrieval, length is cheap and competition is not. On five open models (0.5B to 3B parameters, four families), neutral filler costs nothing: accuracy stays at 0.97 to 1.00, up to 32K tokens on Qwen2.5-1.5B. Statements in the format of the evidence, placed at the same positions, drop it to 0.16 to 0.33. A single statement that gives the queried key a rival value multiplies the loss by 9 to 110, and every additional rival adds to it. Inside the model, one qua
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月5日 · 原文日期：2026年11月4日
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人工核验：尚无核验记录
