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论文提出了一个平均场框架，将大语言模型中的思维链推理建模为线索图上的引导式发现过程，推导出已发现线索比例的常微分方程，并通过实验进行了验证。
本文研究了神经网络在超过90%的输入特征被损坏时仍能保持高准确率的现象，并利用平均场方法在高噪声极限下推导出基于质心的决策规则。