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更深入地研究表明，每一段NCA轨迹都由一个隐藏的转换规则（即一个随机采样的神经网络）生成，模型必须纯粹从上下文中推断该规则。由于没有语义内容可供依赖，每个标记都迫使模型进行上下文规则推断：观察序列，假设潜在规则，并一致地向前应用。这与语言模型的一项核心能力（即上下文学习）相呼应。
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展望未来，New randomized的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。