This study investigates the methodological and theoretical properties of session handover in applications that use large language models. A task may continue in a new session when the context reaches the model's input limit, when the application restarts, or when another agent is asked to finish the task. The application must then decide which information from the earlier session to pass on. We fo

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🔗 **原文链接**: [Handover of In-Context Learning State Across Session Boundar](https://arxiv.org/abs/2608.14528v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Masahiro Kato, 加藤鹰

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⏱️ 2026-08-17 14:01