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上下文分段让gemma-4 E4B解出标准智能体未完成的18.52% picoCTF任务
小型模型智能体在长程CTF任务中因工具输出累积而上下文膨胀，两级上下文分段框架使gemma-4 E4B解出标准执行未能完成的18.52%任务。
重要性局部证据E2 未复现
内存受限的gemma-4 E4B在picoCTF任务上，借助两级“上下文分段”框架解出标准智能体执行未能完成任务的18.52%，同时充当“智能搜索”：奖励与暴力重试相当、token效率更优。
此前小型模型智能体在长程CTF任务中因工具输出累积而上下文膨胀，长程任务因此难以完成。
该结果由Sebastiano Nordio与Michele Lotto在picoCTF数据集上以gemma-4模型自报（作者称），为作者自测。
结果尚无独立验证；预印本9月11日提交、15日更新v3（arXiv:2609.12839），获ESORICS 2026 RAISE工作坊接收、非存档。