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例如：在 LLM 执行数学推理任务时，例如解答「计算 3x + 2y」，模型并不是直接给出答案，而是隐式地执行一系列推理步骤：t₁: 计算 3x → t₂: 计算 2y → t₃: 将 3x 和 2y 相加。然而，这些推理步骤是抽象的、不可直接观察的，模型的最终输出是这些推理过程的不同表达方式。例如，输出序列 r₁ → r₂ → r₃ 可能有多种不同的表达形式，但它们并不一定能完全还原对应的推理步骤 t₁ → t₂ → t₃。

在大规模语言模型（LLMs）中，这一效应最初体现在自回归式（Auto-Regressive） 的 Next-Token Prediction（NTP）任务中，微小的 token 级错误会不断累积，最终导致模型生成的答案偏离预期的正确答案 [15]。然而，在更复杂的推理任务中，这种错误不再仅限于 token 级，而是扩展到句子级，使得推理偏差更加难以衡量和控制。