动力学系统

Warwick×UnlikelyAI 的这篇论文把’LLM 迭代修 bug’当作动力系统研究：每轮修复在修好一部分的同时引入新 bug（修复率与损伤率并存），系统收敛到几类吸引子——正确修复、振荡、或’幻觉修复’（模型虚构不存在的代码块导致循环早停）。最有趣的发现：bug 倾向性可以作为 steering vector 从 layer ~19 的激活中线性读出并双向干预——放大它模型更爱修（也更多幻觉）、抑制它模型更保守。‘没病别修’在机制层面有了操作含义。