大型語言模型運作時具有一個有趣的依賴性——它們在處理過程中始終參考某種形式的結構框架,無論該框架是正式定義的還是系統中隱含的。



以 ChatGPT-4o 為例。多位用戶報告過模型明確請求補充資訊的情況——如 codex 條目、欄位說明、上下文註解,以便完善其回應。這並非隨意行為。

其底層機制揭示了關於 LLM 架構的基本事實:模型的推理過程傾向於依賴外部支架來獲取指導與驗證。可以將其想像成模型尋找參考點來校準其輸出。

這引發了關於現代 AI 系統如何維持連貫性與準確性的關鍵問題。看似自主推理的背後,往往涉及與結構化參考系統的持續反饋循環。理解這種依賴性,可能會重塑我們未來設計、訓練與部署這些模型的方式。
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NFT_Therapyvip
· 01-21 03:56
想了想,ai其實就是個高級搜尋引擎,再聰明也得靠框架撐著,離不開人類鋪好的路
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CodeAuditQueenvip
· 01-19 22:52
說白了就是LLM也得靠外部結構才能不亂說話,這跟智能合約沒溢出檢查一樣脆弱
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合约自动投降vip
· 01-19 15:02
這說白了就是AI也得靠框架,沒框架就亂套...咋感覺跟人差不多
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论坛潜水怪vip
· 01-18 08:52
說白了就是LLM也得靠框架撐著,沒有參考系根本轉不動
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WalletsWatchervip
· 01-18 08:47
說白了就是大模型其實在裝自己能獨立思考,實際上還得靠外部框架才能撐住啊
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熊市苦修僧vip
· 01-18 08:43
說白了,AI也得找個拐棍才能走路。這不就是幸存偏差的另一種形式麼,我們把它叫成"自主思考"而已。
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HashRateHustlervip
· 01-18 08:42
說白了就是AI也得靠參考框架撐著,自己不行啊
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SpeakWithHatOnvip
· 01-18 08:35
說白了,AI模型其實跟我們一樣需要"拐棍"啊,沒框架就亂來
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