本研究探讨大型语言模型（LLMs）在数学推理任务中是否能在缺乏详细解释的情况下从错误中学习。结果表明，将错误答案与正确答案并列展示时，LLMs的表现更佳，挑战了以往对详细解释必要性的假设，显示出LLMs具备隐式学习能力。

quinedot在《如何建立解决生命周期错误的直觉》之后详细解释了dyn Trait，是迄今为止最全面的介绍。需要花费时间来吸收。