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谷歌DeepMind研究团队深入分析了大型语言模型（LLM）的常见失败模式，揭示了其可能存在的非理性行为。尽管这些模型能够识别最优路径，但因贪婪性、频率偏差及知行差距等问题，有时会选择非最优路径。这种现象表明，即使模型具备强大的预测能力，仍需进一步优化以减少偏差并提升决策合理性。

谷歌DeepMind最新研究聚焦大型语言模型（LLM）的失败模式，揭示了贪婪性、频率偏差和知行差距等问题。研究团队深入分析这些模式的机制与成因，旨在优化模型决策质量与性能，为未来AI发展提供重要参考。