在测试中，观察到两个大型语言模型 Qwen 3.6 和 Gemma 4 进入了重复循环，表明它们无法自我纠正并臆想代码。这种行为表明当前的 LLM 架构在可靠性和优化方面仍需重大改进，才能作为可靠的工具运行。测试是在本地进行的，导致两个模型都浪费了时间和负面的性能得分。 AI
影响 凸显了 LLM 可靠性和自我纠正方面持续存在的挑战，表明需要架构改进。
排序理由 该集群讨论了 AI 模型在测试中观察到的行为和局限性，属于研究和评估范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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