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牛津大學 OATML 團隊研究大型語言模型能否隨證據更新機率。結果指出,一般模型容易出現機率矛盾;推理模式與 Python 執行工具能顯著改善後驗估計,但「說自己算過」與真正執行計算之間仍有關鍵落差。