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本文介绍一项跨模型观察研究，聚焦于固定点结构，以仲裁神经文本退化的数据端与权重端解释，发现结构类别不由训练数据决定，并在不同模型架构间有所变化。
本文研究利用LLM中的跨模型分歧来定位修订大规模文本标注代码本的专家精力，结果表明理由标注优于其他反馈方法。