本文探讨了大语言模型（LLM）在委托式长周期协作任务中对文档信息保真度的影响。研究通过受控实验发现，模型在多次迭代编辑中可能累积性地降低信息准确性，揭示了当前AI系统在真实工作流中与基准测试表现之间的落差。但作者强调，该研究并非否定AI在专业场景中的应用价值，而是旨在推动更鲁棒的评估方法发展；指出实际生产系统可通过验证循环、流程编排及领域专用工具有效缓解此类退化问题。研究核心在于理解并弥合AI理论能力与现实可靠性之间的鸿沟。（200字）

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