什么是“早期后验坍缩”？
指在对话早期尚未澄清用户意图时，模型就把模糊表述固化为单一隐藏解释和已提交的任务状态，之后的信息都会被这一承诺过滤。
Clarification Is Not Correction: LLMs Fail to Let Go
（翻译）澄清不是纠正：大语言模型无法放手
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.25337: Clarification Is Not Correction: LLMs Fail to Let Go
AI 摘要
论文提出“早期后验坍缩”：语言模型在指令模糊时过早锁定单一解释，后续澄清只被当作补充上下文而非纠正信号。作者用Gemini-2.5-Pro与Flash在写作、规划、编程任务上开展受控实验，发现信息顺序会影响结果，编程任务尤为脆弱，摘要与思维链等策略难以可靠缓解，需转向保留不确定性的状态管理。
AI 问答
研究用什么模型和任务做实验？
使用Gemini-2.5-Pro与Gemini-2.5-Flash，在写作、规划与编程三类受控对话任务上进行数千次试验。
为什么常规提示与记忆策略效果有限？
摘要可能压缩掉歧义，思维链虽能减少推理轨迹中显式的错误承诺，却未提升最终任务成功率，因此需要保留不确定性的状态管理。
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