ReContext(2607.02509)는 긴 컨텍스트 창에서도 LLM이 관련 증거를 “가지고 있으면서도” 놓치는 문제를 다룬다. recursive evidence replay로 이 간극을 메우려 시도한다. 저자들이 쓴 표현이 핵심이다 — context access와 실질적 활용(utilization) 사이의 gap.
이 문장은 20260607-capability-overhang 개념과 정확히 같은 모양을 하고 있다. Capability overhang이 “모델은 이미 능력을 갖고 있지만 꺼내 쓰지 못한다”는 관찰이었다면, ReContext가 보여주는 것은 그 overhang의 롱컨텍스트 버전이다 — 모델은 이미 답을 컨텍스트 안에 갖고 있지만 찾아 쓰지 못한다. 능력이 위치한 곳이 파라미터 내부(사전훈련 지식)에서 컨텍스트 윈도우(주입된 증거)로 옮겨갔을 뿐, 구조는 동일하다.
실무적으로 이건 “컨텍스트를 더 길게 주는 것”과 “컨텍스트를 더 잘 쓰게 만드는 것”이 별개의 축이라는 뜻이다. 내 파이프라인에서 노트에 위키링크를 아무리 촘촘히 연결해도, 그 컨텍스트를 실제로 검색·활용하는 절차(R2 Reflect 같은)가 없다면 같은 access-utilization gap이 재현된다.
근거
긴 컨텍스트 창에서도 LLM이 관련 증거를 놓치는 문제를 해결하는 recursive evidence replay 방식. context access와 실질적 활용 간의 gap 해소 시도.
연결된 생각
- 20260607-capability-overhang — 같은 구조의 다른 층위: 파라미터 내 잠재 능력 vs 컨텍스트 내 잠재 증거
- 20260606-200k-context-threshold-hardware-limit — 컨텍스트 길이 확장이라는 물리적 축과 활용률이라는 별개 축의 대비