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LINUX DO - 热门话题 · 2026-05-11 · 已成文 · 来源 file

当你只发送<think>给Deepseek时有几率已读乱回 — 来自收藏队列的工程/Agent 相关条目,沉淀为可检索 claim 卡。

为什么重要

收藏条目进入 AI 处理集后必须补写,否则 star 与知识文断档;本卡把收藏接回可检索结论。

正文

当你只发送&lt;think&gt;给Deepseek时有几率已读乱回 — 来自收藏队列的工程/Agent 相关条目,沉淀为可检索 claim 卡。

Claim

当你只发送&lt;think&gt;给Deepseek时有几率已读乱回 — 来自收藏队列的工程/Agent 相关条目,沉淀为可检索 claim 卡。

Why it matters

收藏条目进入 AI 处理集后必须补写,否则 star 与知识文断档;本卡把收藏接回可检索结论。

Summary

收藏(FR favorite)无 ka 条目的 Mode B 补写。1:1 挂在同 URL Vault item。 正文四段给出可执行动作;证据含原文与 HN/讨论入口(若可得)。

Actions

  • (none)

Evidence

  • (none)

Caveats

  • (none)

Research queries

  • (none)

Body

正文

背景

FR 收藏但无 ka-v0,导致处理集与知识库断档。

机制

Mode B:同 item 写入围栏 ka-v0 + 正文四段;FR mark_read 对齐;不 bulk 清未读。

取舍

覆盖收藏缺口 vs 单篇深度;本批优先接通链路,深度可后续杂志化。

动作

核原文 → 合并同主题 → 纳入工作台检索。

结合的源文章

主源
当你只发送<think>给Deepseek时有几率已读乱回
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原文快照

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RT,水群时亲友说发送<think>给ds会回复一个毫不相干的随机回答,于是我就去尝试了一下,是真的。
以下所有对话均为新对话,没有任何上下文。使用的是网页版开启深度思考未开启联网搜索的专家模式

第一次:已读乱回

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第二次:正常回复

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第三次:已读乱回

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第四次:已读乱回

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第五次:已读乱回

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第六次:已读乱回

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第七次:已读乱回

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用API渠道来尝试,也存在该情况。

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引申出思考:这是什么原因?
亲友说:难道跟GPT的"大发展有限公司"一样存在训练语料污染吗?
并不是。典型的语料污染是指训练数据内混入了不该有的垃圾内容/数据,导致某种情况下的输出会含有毫不相干的文本。

而这个情况更像是<think>作为模型训练里常见的思考标签,常用于被标记推理过程:
<think>这里是推理过程…</think>
那么当我发送这个标签时,模型会认为"哦我现在该输出推理内容了",于是开始模仿这个格式。又因为Transformer+自回归是基于记忆中所有上文来预测下一个token从而输出内容,当它看见和空白的上文时,依赖训练时标注的内容格式,开始生成:“我们需要理解用户的问题: …”/“我首先需要分析用户的问题…”,再基于这句话来生成一个随机的问题来圆回整个上文。

当然这都是我自己的见解,如果佬们有其他高见也欢迎讨论

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