研究表明，随机神经网络的输出并非完全随机，而是存在内在偏差，揭示了网络功能空间中的系统“红移”效应。这一发现挑战了神经网络初始化的传统假设，并解释了其高效学习的原因。
本文提出了一种新颖的推理方法——选项流（FoO），旨在解决大型语言模型的内在偏差问题。FoO能够系统性地探讨多种推理可能性，理论验证显示其在机器学习任务中提升了38.2%-69.2%，具有广泛的适用性和成本效益。
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