不完美的必要性：通过模拟认知有界性逆转模型崩溃

这篇来自ArXiv的文章提出了一种解决大型语言模型（LLM）模型崩溃的新方法。核心思想是在训练过程中引入不完美性，即认知有界性。这是一个潜在的重要贡献，因为模型崩溃是LLM开发中一个已知的挑战。这项研究可能探索了模拟LLM中类似人类的限制的方法，以提高其鲁棒性并防止灾难性遗忘或性能下降。

• •解决LLM中的模型崩溃问题。
• •提出模拟认知有界性。
• •旨在提高LLM的鲁棒性。