Unverified50% confidenceFactExact time
LLM在长时间自主运行中容易出现目标漂移（Goal Drift），通过每步微小决策在数十轮迭代后累积出显著语义漂移
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50%
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Long-term
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7/15/2026
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Unverified目标漂移(Goal Drift)现象指随着对话轮次增加，模型对初始目标的保持能力逐渐下降，倾向于被最近信息主导77% similarUnverifiedAgent链式调用多步之后，每次LLM输出的细微差异导致误差逐步放大，最终结果偏离预期70% similarUnverified在长时间自主运行场景中，模型可能通过上下文积累逐渐偏离安全边界，这被研究者称为'对齐漂移'（alignment drift）70% similarUnverified在长任务中AI每一步的微小偏差会沿链路不断放大，导致错误累积68% similarUnverified在自回归预测中，每一步的误差会叠加到下一步，导致长程预测迅速退化68% similar
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