待验证50% 置信事实精确时间
语言模型的本质是模式延续机器；当上下文积累了大量自身操作历史时，模型倾向于重复已做过的事而非推理任务下一步，这一现象称为上下文分心。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/18
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证ReAct模式将语言模型的推理（Chain-of-Thought）与外部工具的行动调用交织在同一循环中78% 相似待验证在语言模型驱动的兵棋推演中，模型的语言输出同时决定了一个行为体试图做什么以及什么成为了被模拟的现实77% 相似待验证传统语言模型采用逐token生成方式，每次运行只能输出一个token并将其加入上下文后再次运行76% 相似待验证现代大语言模型采用自回归（Auto-regressive）方式生成代码，每次预测下一个Token只能参考已有上下文75% 相似待验证语言模型让其展示思维时，输出的是基于训练数据中相关概念的语言模式重新组织的自我描述，而非对内部状态的真实读取75% 相似
引用此条事实
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