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内容提要
DeepSeek V3.1 版本出现严重 bug，导致错误插入「极」等 token，影响编码流程。此问题在官方全精度版本和第三方平台均有复现，模型生成代码时因解码概率偏移，可能错误拼接高频词元，导致系统崩溃，需重视工程稳定性。
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关键要点
- DeepSeek V3.1 版本出现严重 bug，错误插入「极」等 token，影响编码流程。
- 该问题在官方全精度版本和第三方平台均有复现，导致系统崩溃。
- 模型在生成代码时，可能错误拼接高频词元，影响语法树和代理流程。
- DeepSeek 之前也曾出现过语言混杂和过拟合的问题。
- Gemini 也出现了代码场景中的循环 bug，导致输出异常。
- 官方尚未解释出现问题的原因，可能需要时间排查。
- 解码概率分布偏移可能导致高频 token 被错误插入。
- 大模型的稳定性问题普遍存在，用户反馈历史上下文丢失等问题。
- 模型提供商常做小维护，但可能导致系统不稳定。
- AI 的稳定性和可预测性是工程中不可忽视的重要因素。
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延伸问答
DeepSeek V3.1 的 bug 是什么？
DeepSeek V3.1 出现严重 bug，导致错误插入「极」等 token，影响编码流程。
这个 bug 会对开发者造成什么影响？
该 bug 可能导致系统崩溃，影响自动化编码和测试流水线的稳定性。
DeepSeek 之前是否有类似的问题？
是的，DeepSeek 之前出现过语言混杂和过拟合的问题。
官方对这个 bug 的解释是什么？
官方尚未解释出现问题的原因，可能需要时间排查。
Gemini 也出现了什么问题？
Gemini 在代码场景中出现了循环 bug，导致输出异常。
大模型的稳定性问题有哪些？
大模型的稳定性问题包括用户历史上下文丢失和频繁的小维护导致的不稳定。
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