RESEARCHarXiv CS.AI·16/4/2026
Numerical Instability and Chaos: Quantifying the Unpredictability of Large Language Models
Este artículo analiza rigurosamente cómo la inestabilidad numérica de la precisión finita genera imprevisibilidad en los LLM, un problema crítico de fiabilidad en los flujos de trabajo agénticos. Detalla la propagación de errores de redondeo, identificando un "efecto avalancha" caótico en las capas tempranas y comportamientos caóticos universales dependientes de la escala.
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