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批评者指出，大型语言模型（LLM）已演变为高度可靠的记忆工具，担心其海量数据集的广泛训练实际上压制了真正的创造力。这种观点常忽视了LLM背后的数学与经验科学，而正是这些科学使其超越了简单的记忆功能。本文将深入探讨如何将LLM与传统记忆模型区分开来，分析其高级功能背后的复杂方程。
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