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这篇论文识别了大型语言模型（LLM）中的一个失败模式：在综合多个来源时，模型不会验证数值统计的有效性，而是依赖分析严谨性的文体标记。作者将此称为“认知对齐”（epistemic alignment），并表明该现象在多个模型和领域中持续存在，且抵制基于提示的缓解措施。
本文识别了掩码扩散语言模型中的一种失效模式：基于置信度的解码在复杂推理任务中导致高置信度错误，并表明置信对齐训练会加剧此问题，而随机掩码则能保持推理性能。