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当雪球效应出现时，累积信息损失可能超过线性增长，导致推理错误概率随推理路径的增加而快速上升。换句话说，推理链条越长，模型出错的可能性越大，这解释了 LLM 在长链推理任务中为何容易出现偏差。

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先前的分析表明，推理错误概率 P (e_l) 随着推理步数 l 的增加而上升。然而，在实际应用中，推理错误通常体现在模型生成结果的奖励分数（reward）上。因此，本文进一步扩展至现实场景，探讨外部慢思考方法为何有效。

现在，法国努力和邻国站在同一战线上。欧盟委员会主席乌苏拉·冯德莱恩（Ursula von der Leyen）将出席巴黎举行的人工智能峰会，她希望更广泛地使用人工智能可以帮助解锁该地区低迷的经济的创新和增长。她可能会在活动上宣布有关欧洲人工智能计划的更多细节。随着人工智能发展步伐的加快，欧洲行业的未来可能很快就会变得清晰。

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如今马斯克真的能像他宣称的那样，利用人工智能算法彻底清算五角大楼与背后盘根错节的军工利益复合体？外界普遍认为，前景恐怕并不乐观。