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Large language models have become ubiquitous, yet their inner workings remain a mystery to most.
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综合多方信息来看，Transformer模型在训练过程中会自组织形成功能回路——这些是多层的处理单元，负责执行完整的认知操作。这些回路具有不可分割性：复制单层几乎无效，但复制正确的3-4层模块能让模型对其推理流程进行二次处理。
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从实际案例来看，The default assumption is that a function gets access to whatever capabilities
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