Not All Needles Are Found: How Fact Distribution and Don't Make It Up Prompts Shape Retrieval, Reasoning, and Hallucination in Long-Context LLMs
并非所有线索都能被发现：事实分布和“不要编造”提示如何影响长上下文语言模型中的检索、推理和幻觉
机构 * Department of Electrical Engineering & Computer Science University of Michigan（电气工程与计算机科学系 密歇根大学）
AI总结 研究大语言模型中事实分布和反幻觉提示对检索、推理及幻觉的影响，通过扩展基准评估多个模型，识别出分布崩溃和安全代价两种失败模式，发现许多失败源于无效上下文利用，强调特定模型稳健性和上下文管理的重要性。
Comments 16 pages, 8 figures, 2 tables. Accepted at the FAGEN Workshop @ ICML 2026
