语言模型在任务组合下的脆弱性研究：隐式预算机制分析

研究发现语言模型在组合任务中错误率显著高于单任务，即使上下文窗口充足仍因隐式预算减少每任务 token 使用量。Claude Opus 5 和开源模型均显示，需长推理链的任务在组合时更脆弱，但按脆弱性分组可降低 43% token 消耗且保持准确率。