本研究探讨了大型语言模型在理解数字时的双重性，发现其表示空间融合了字符串与数字，揭示了纠缠的表示方式。这为理解变换器模型学习数字提供了新视角，并指出了其在实际决策中的影响。

本研究针对大型语言模型在数字理解方面的不足，提出了涵盖四种数字表示和17种任务的基准测试，结果显示现有模型表现不佳，传统改进方法效果有限，为提升数字理解能力提供了新思路。