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在用于结构化数据提取的大语言模型流水线中添加自我纠正循环，导致一致性从85%下降到62%，原因在于复合噪声和再生漂移。文章探讨了潜在的解决方案，如细粒度差异机制或确定性门控。
Gergely Orosz 指出，在AI代理的上下文窗口中使用更多上下文进行更长的运行会增加错误和漂移，建议使用更短的运行和更少的上下文以提高可靠性。