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本文介绍了“Pigeonholing”这一现象,即不良提示导致大语言模型崩溃并重复错误,造成38-40%的性能下降。跨越10个任务和10个模型的实验表明,随着对话轮次增加,问题恶化,并提出了结合合成错误的RLVR作为缓解措施。