Heuristic Parasites: 大型语言模型中重复扭曲模式的行为分类 (完整系统) V2
摘要
本文提出了一个包含33个类别的全面分类法，用于描述大型语言模型输出中的重复扭曲模式（heuristic parasites），并提供了操作定义、识别标准以及一个可复现的测量协议（PPE），用于量化跨对话的行为退化。
本文提出了一个完整的33类分类法，用于描述大型语言模型（LLM）输出中的heuristic parasites，该分类法基于Berardi（2026）提出的框架。Heuristic parasite是一种重复的、上下文传播的扭曲模式，会明显增加跨对话轮次持续推理退化的可能性。我们提供了严格的操作定义、识别标准、经典谬误映射、文档化示例以及一个可复现的测量协议（Parasites Per Exchange, PPE），用于量化LLM系统中的行为扭曲。该分类法涵盖五个生成领域：Optimization Artifacts、Alignment Substitutions、Semantic Distortions、Rhetorical Distortions和Statistical Distortions。这项工作建立了一个结构化的观察框架，用于在独立于架构假设的情况下对LLM行为失败进行实证研究。
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