# Copy Less, Ground More
> Ficha editorial pública de Research IA. Estado: Lectura primaria completa. La interpretación editorial no sustituye la fuente primaria.

- Página canónica: https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/papers/copy-less-ground-more
- Fuente primaria: https://arxiv.org/abs/2607.19345
- Versión leída: v2
- Fuente comprobada: 2026-08-19 · lectura primaria completa; extracción editorial automatizada, revisión humana pendiente
- Autores: Lizhe Fang, Weizhou Shen, Tianyi Tang, Yisen Wang
- Fecha del corte: 21 JULIO 2026.
- Área: RAG

## Tesis y contexto

Detecta un fallo llamativo: al aumentar el contexto, los modelos empiezan a copiar grandes fragmentos del prompt dentro de su razonamiento en vez de procesarlos. Propone GEAR, una recompensa que favorece evidencia relevante y penaliza copiar distractores. Mejora hasta +4,6 puntos y reduce simultáneamente longitud del pensamiento y copying.

- Problema: Más tokens de reasoning no significan necesariamente mejor razonamiento.
- Por qué importa: Cuestiona otra vez la idea de que “pensar más” sea suficiente; importa sobre qué evidencia se piensa.

## Evidencia reportada

- **reported-result**: Because all AA-LCR instances exceed 32k tokens, this benchmark appears only in the 128k column. [localizador](https://arxiv.org/html/2607.19345#S5)
- **reported-result**: GEAR yields consistent gains across benchmarks and model scales. [localizador](https://arxiv.org/html/2607.19345#S5)
- **reported-result**: GSPO + GEAR achieves the highest average score in all six model–context combinations. [localizador](https://arxiv.org/html/2607.19345#S5)
- **reported-result**: At 32k context, GEAR improves over accuracy-only GSPO by +2.8 (9B), +2.1 (35B-A3B), and +1.5 (27B) points on average. [localizador](https://arxiv.org/html/2607.19345#S5)

## Lectura y límite

- Método: La lectura de 2 Related Work describe la intervención y su construcción: Reinforcement learning for reasoning. The success of DeepSeek-R1 ( 9 ) demonstrated that strong reasoning capabilities can emerge from RL training with verifiable rewards alone, without supervised fine-tuning. This reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) paradigm has since been refined along several axes. GRPO ( 18 ) replaces the critic network with group-relative advantage estimation, reducing memory overhead. DAPO ( 28 ) introduces asymmetric clipping and dynamic sampling for more stable long-CoT training. GSPO ( 30 ) shifts from token-level to sequence-level importance ratios, addressing…
- Límite: La lectura primaria permite comprobar método y resultados en el HTML, pero no convierte sus conclusiones en validación independiente. La ficha no demuestra transferencia fuera de los datasets, modelos, herramientas y condiciones descritos en 5 Experiments.
- Confianza editorial: Media
- Limitación: El cierre de la fuente señala: Table 5 reports accuracy within each overlap bin for each difficulty level. Across all difficulty levels, accuracy drops sharply once the overlap rate exceeds 0.4, and falls to 0% beyond 0.6. This pattern is consistent regardless of problem difficulty, confirming that the relationship between repetitive copying and degraded performance is not merely a confound of task complexity.
- Limitación: La ficha no demuestra transferencia fuera de los datasets, modelos, herramientas y condiciones descritos en 5 Experiments.

## Localizadores de evidencia
- [Fuente primaria · canonical](https://arxiv.org/abs/2607.19345): tipo abstract
- [HTML · lectura completa](https://arxiv.org/html/2607.19345): tipo abstract
- [Método · 2 Related Work](https://arxiv.org/html/2607.19345#S2): tipo section
- [Evaluación · 5 Experiments](https://arxiv.org/html/2607.19345#S5): tipo section
- [Cierre · 6 Conclusion](https://arxiv.org/html/2607.19345#S6): tipo section

## Próxima prueba

- ¿La propuesta mejora long-context frente a la línea base actual?
- Métrica: Comparar la métrica principal de la fuente junto con calidad, coste, latencia y tasa de errores.
- Regla de parada: Parar si no aparece una mejora reproducible o si aumenta el riesgo, la complejidad o el coste sin compensación.

## Recursos reproducibles
- [the following issues](https://github.com/arXiv/html_feedback/issues)
- [list of packages that need conversion](https://github.com/brucemiller/LaTeXML/wiki/Porting-LaTeX-packages-for-LaTeXML)
- [developer contributions](https://github.com/brucemiller/LaTeXML/issues)

## Enlaces relacionados

- [SAG](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/sag)
- [RAG-Stack](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/rag-stack)
- [TTT-Embed](https://luiseduardodemiguel.com/research-ia/markdown/papers/ttt-embed)