越来越多的Agent取东西链连系，其懦弱性也逐步。多智能系统统往往正在“东西挪用—形态清理—沉试策略”链条中呈现问题，如超时无兜底、失败后无法还原上下文等。DeepSeek和Gemini的案例提示我们，最环节的并非仅仅是模子层的SOTA，而是产物层面工程的不变性，即那种即便犯错也能被预测和节制的“确定性”。

　　大模子的不变性一曲是行业痛点。本年岁首年月，OpenAI社区就曾大量反馈回忆系统非常导致用户汗青上下文丢失。Gemini的人像生成功能也曾因“多样化”需求，将汗青人物生成为气概不符的样貌，最终不得不姑且下线。此外，模子供给商常做的“热修”也可能激发问题，微调温度、更新tokenizer等，这些看似无害的调整可能打破本来的均衡，JSON严酷性、东西前往格局等细节处解体。

　　日前，DeepSeek最新版V3。1被发觉存正在严沉Bug，会正在代码生成中随机插入“极/極/extreme”等token，导致代码无法一般编译。这一问题不只呈现正在第三方量化摆设中，给依赖从动化编码的团队带来极大搅扰。此前DeepSeek曾呈现过写做使命言语稠浊、代码使命过拟合等问题，但此次“极”字Bug更为严沉，间接导致系统解体或代办署理流程卡死。

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2025-11-21 17:46