这项研究首次明确指出了 LLMs 在组合关系推理任务中的核心缺陷，并通过实验揭示了模型内部的关键推理机制。这不仅加深了我们对 LLMs 工作原理的理解，也为模型改进提供了启发和洞见。例如： ...

FFN在Transformer里面主要是对多头注意力矩阵升维，非线性过滤，然后再降回原来的维度。这个通常的比喻是：FFN就像个人的思考空间—— Attention Layer帮助模型正确的分配注意力，然后FFN 帮助模型仔细的思考，提取更加抽象的特征。 这个比喻很好很形象，听到这儿往往会感觉恍然大悟，然后感慨模型设计精妙，唯一的问题是什么实质都没有解释。

Transformers，直译是变压器，但它还有个广为人知的译名——变形金刚。