阈下学习之争：thebasepoint 认为隐式提示更易学成全局 steering vector

thebasepoint 在阈下学习与正则化讨论中提出，模型从阈下数字序列中主要学到隐式提示，并倾向将其编码为全局 steering vector。若教师提示同时包含“爱猫”和“奇偶交替”，正则化难以确保模型舍弃前者、仅保留后者。