本研究分析了优化推理的语言模型o1，探讨其自回归不足的问题。结果显示，o1在处理稀有变体任务时有所提升，但仍对例子和任务概率敏感，表明优化未能完全解决这一问题。

When a Language Model is Optimized for Reasoning, Does it Still Exhibit Embers of Autoregression? An Analysis of OpenAI o1
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大语言模型的准确性受到任务概率的影响，低概率情况下使用需谨慎。大语言模型应被视为一类独特系统，而非人类。

运用语言模型接近人类水平的预测
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大语言模型的准确性受到任务概率的影响，低概率情况下使用需谨慎。大语言模型应被视为一类独特系统，而非人类。

预测下一个单词：人类在此任务中表现出的不确定性及语言模型
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大语言模型的准确性受到任务概率的影响，高概率输出时准确率更高。AI从业者在低概率情况下使用大语言模型需谨慎，应将其视为一类独特系统而非人类。

OmniPred：语言模型作为通用回归器
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大语言模型的准确性受到任务概率的影响，低概率情况下使用需谨慎。大语言模型应被视为一类独特系统，而非人类。

超越概率：揭示大型语言模型评估中的不一致性
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大语言模型的准确性受到任务概率的影响，低概率情况下准确率较低，使用时需谨慎。大语言模型是一类独特的系统，不同于人类。

自我合理化模型分析的假设驱动框架
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大语言模型的准确性受到任务概率的影响，低概率情况下使用需谨慎。大语言模型应被视为一类独特系统，而非人类。

批次通用预测
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大语言模型的准确性受到任务概率的影响，低概率情况下使用需谨慎。大语言模型应被视为一类独特系统，而非人类。

LLMs 学习动力系统的控制原则，揭示上下文中的神经缩放定律
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大语言模型的准确性受到任务概率的影响，低概率情况下使用需谨慎。大语言模型应被视为一类独特系统，而非人类。

通过上下文推断减轻语言模型中强先验问题
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大语言模型的准确性受到任务概率的影响，低概率情况下使用需谨慎。大语言模型应被视为一类独特系统，而非人类。

大型语言模型中的不一致概率判断
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大语言模型的准确性受到任务概率的影响，高概率时准确率高，低概率时准确率低。使用大语言模型需谨慎，视为一类独特系统，非人类。

大型语言模型自吃训练循环的问题分析
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大语言模型的准确性受到任务概率的影响，高概率时准确率高，低概率时准确率低。使用大语言模型需谨慎，视为一类独特系统，非人类。

大型语言模型是否具有时间性基础？
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