将指令重复作为推理时控制原语

程序指令遵循是可控语言模型系统的基本要求，特别是在下游检查或修复生成的轨迹时。我们引入指令重复，这是一种最小的黑盒推理时间控制，仅重复程序指令，无需重新训练或解码更改。在 7 个指令调整模型、300 个医学多项选择题、8 个安置条件和 16,800 个预定生成中，从一份副本转移到两份副本可将确定性 All-8 诊断（通过所有八项可观察测试的响应）从 90.22% 提高到 93.17%（+2.95 个百分点），消除一份副本后剩余的失败率的 30.2%。预临时 TF-IDF 召回率从 73.44% 上升至 74.81%（+1.38 分；Holm 调整后的 p < .001），而最终答案准确率仍保持在 60.21%。过早承诺从 1.52% 增加到 2.30% (p_Holm = .00536)。盲法质疑审计产生 10/30 的方向性确认、20/30 的感知联系，并且没有逆转；未满足其预先指定的 28/30 确认标准。然而，当下游系统作用于生成的轨迹时，这种区别在操作上可能很重要。在答案工程 (AE) 中，显式轨迹状态决定局部修复，已发布的原因优先无编辑 SSNHL 终点为 25.1%；仅系统 AE 后来以 84.2% 的速度再现，而相同的尾随重复项将其提高到 97.1%。对于传导性诊断分支保留，相应的值是未经编辑而发表的 58.9%，再现 AE 的值为 78.6%，AE 加重复的值为 73.8%——AE 内减少，但仍比无编辑基线高 14.9 个百分点。因此，指令复制是一种低复杂性、位置敏感的控制，其实用价值可以通过消耗暴露轨迹的下游系统显现出来。