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Due sfide fondamentali definiscono lo sviluppo dei LLM nel 2026: il Mode Collapse riduce la diversità degli output attraverso l'addestramento di allineamento, mentre il Context Rot degrada le prestazioni del modello man mano che le finestre di contesto crescono. Questo articolo analizza entrambi i fenomeni e presenta soluzioni pratiche come Verbalized Sampling e Context Engineering sistematico.