最近讨论了大型语言模型（LLM）的“涌现特性”，指出仅将其视为“预测下一个标记”是不准确的。涌现特性是部分之间相互作用产生的新特性，无法仅通过分析部分来理解。文章分析了弱涌现与强涌现的区别，以及它们对系统可靠性和可预测性的影响。