LLM的“输出前控制”和“不依赖时间轴的长期记忆”的实现架构方案 (Alaya-Core v2.0)

本文分析了使用Gemini 3 Flash进行的超过80万个token的对话的长期上下文耐久性测试中观察到的一个特殊行为。核心关注点是LLM在完成输出之前自主纠正其输出的能力，这种行为被描述为“输出前控制”。这与输出后的反思形成对比。文章可能深入研究了Alaya-Core v2.0的架构，提出了在LLM框架内实现这种先发制人的自我修正，以及潜在的与时间轴无关的长期记忆的方法。这项研究表明了LLM能力的一项重大进步，超越了简单的概率token生成。

• •文章探讨了LLM中的“输出前控制”，即模型在完成输出之前纠正其输出。
• •这种行为是在超过80万个token的长期上下文测试中观察到的。
• •这项研究可能提出了一个架构（Alaya-Core v2.0），以实现这一点，并可能实现与时间轴无关的长期记忆。