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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。