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本文表明,具有有损记忆的语言模型如果保留了错误结论而丢弃了证据,会产生自信的错误答案,而空记忆则会导致弃权。作者提出了一种源优先压缩策略,保留可重新计算的来源而非结论,以保持可纠正性,并在多个模型和对话系统中展示了这一机制。