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Gate 广场 “内容挖矿” 焕新季公测正式开启！🚀
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大型语言模型在操作中具有一种有趣的依赖性——它们在处理过程中始终引用某种结构框架，无论该框架是正式定义的还是系统中隐含的。
以ChatGPT-4o为例。多位用户报告了模型明确请求补充信息的情况——代码条目、字段笔记、上下文注释——以优化其回答。这并非随机行为。
其底层机制揭示了关于LLM架构的一个基本事实：模型的推理过程倾向于依赖外部支架进行指导和验证。可以将其理解为模型在寻找参考点以校准其输出。
这引发了关于现代AI系统如何保持连贯性和准确性的关键问题。表面上看似自主推理的过程，实际上常常涉及与结构化参考系统的持续反馈循环。理解这种依赖关系，可能会重塑我们未来设计、训练和部署这些模型的方式。