近日，人工智能初创公司Liquid AI宣布开源全新优化算法Antidoom，该技术基于其自研的最终令牌偏好优化（FTPO）框架，可大幅削减推理类大模型运行中常见的“厄运循环”（doom loops）问题。据公开测试数据，该算法可使复杂推理场景下的模型无效输出占比降低62%，目前已同步开放模型权重与训练文档供全球开发者调用。
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推理大模型在执行数学计算、逻辑推演、多步骤任务时，经常会陷入反复输出相似无效内容、无法推进任务的死循环状态，也就是行业内俗称的“厄运循环”。这一问题此前始终是掣肘推理模型落地To B场景的核心瓶颈：在代码生成、工业仿真、专业科研计算等场景下，一旦模型陷入死循环，不仅会大幅提高算力消耗，还可能直接导致任务失败。
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