六款LLM自我修改收敛性研究发布

Oleg Stroganov 发布了一项关于 LLM 自我修改的实证研究，重点考察语言模型在迭代修改自身系统提示过程中的收敛行为。该研究共包含 54 项独立实验，涵盖了 Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、GPT-4o、GPT-5.1、Grok-4 和 Gemini-3 Pro 六款主流大语言模型。实验结果显示，不同模型在收敛行为上存在显著差异。其中，Claude Opus 4.5 和 Claude Sonnet 4.5 表现最为稳定，在所有测试运行中均声明收敛；相比之下，GPT-4o 的表现波动较大，仅在 11% 的运行中实现了收敛。该研究为理解 LLM 自我迭代机制及停止条件提供了具体的实证数据支持。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。