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Gate 广场创作者新春激励正式开启，发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与：
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使用广场任意发帖小工具，搭配文字发布内容即可
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Top 发帖奖励：发帖与互动越多，排名越高，赢取 Gate 新年周边、Gate 双肩包等好礼
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活动时间：2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00（UTC+8）
详情：https://www.gate.com/announcements/article/49112来Gate广场发帖分享你的GateAI 使用感受，赢丰厚奖励！
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📌 如何参与？
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2️⃣ 在广场发帖，带上话题 #我的GateAI使用体验，帖文需附上使用GateAI页面的截图
3️⃣ 创作内容表达使用感受、建议等不限
3️⃣ 帖子内容 不少于 30 字，且仅带本活动话题标签
GateAI上线详情：https://www.gate.com/announcements/article/49070
活动截止时间：2026/01/15 18:00（UTC+8）
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内容达人也欢迎积极发帖拉票，冲榜赢取荣誉与奖励！
投票截止：1 月 20 日 10:00（UTC+8）
详情：https://www.gate.com/announcements/article/48693
大型语言模型在操作中具有一种有趣的依赖性——它们在处理过程中始终引用某种结构框架，无论该框架是正式定义的还是系统中隐含的。
以ChatGPT-4o为例。多位用户报告了模型明确请求补充信息的情况——代码条目、字段笔记、上下文注释——以优化其回答。这并非随机行为。
其底层机制揭示了关于LLM架构的一个基本事实：模型的推理过程倾向于依赖外部支架进行指导和验证。可以将其理解为模型在寻找参考点以校准其输出。
这引发了关于现代AI系统如何保持连贯性和准确性的关键问题。表面上看似自主推理的过程，实际上常常涉及与结构化参考系统的持续反馈循环。理解这种依赖关系，可能会重塑我们未来设计、训练和部署这些模型的方式。