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此外，该工具包能发现并利用Transformer模型内部隐藏的“推理回路”。其核心理念是：某些连续的层组构成了不可分割的认知单元。在前向传播中复制这些单元——权重不变、无需训练、无需合并——模型在特定能力上即可获得可测量的智能提升。
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