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每一段NCA轨迹都由一个隐藏的转换规则(即一个随机采样的神经网络)生成,模型必须纯粹从上下文中推断该规则。由于没有语义内容可供依赖,每个标记都迫使模型进行上下文规则推断:观察序列,假设潜在规则,并一致地向前应用。这与语言模型的一项核心能力(即上下文学习)相呼应。
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