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LLM对话早期后验坍缩导致澄清失效
论文指出对话失败常被归因于记忆问题，但更深层问题是模型过早承诺：模糊的早期轮次坍缩为单一隐藏解释，后续澄清被当作额外上下文而非纠正信号。在Gemini-2.5-Pro和Flash的数千次试验中，相同信息不同顺序导致不同结果，编码任务尤其脆弱。作者呼吁从保留更多上下文转向保留不确定性。
arXiv cs.AI40 天前
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论文指出对话失败常被归因于记忆问题，但更深层问题是模型过早承诺：模糊的早期轮次坍缩为单一隐藏解释，后续澄清被当作额外上下文而非纠正信号。在Gemini-2.5-Pro和Flash的数千次试验中，相同信息不同顺序导致不同结果，编码任务尤其脆弱。作者呼吁从保留更多上下文转向保留不确定性。