深度分析 雙向可預測性與資訊數位雙胞胎：即時監測大型語言模型互動完整性 大型語言模型在高風險任務中需保持多輪一致性。本研究以雙向可預測性作為即時訊號，透過資訊數位雙胞胎直接計算 token 統計，於 4,500 回合測試中達到 100% 敏感度，且顯示結構耦合與語意品質可分離，揭示靜默解耦風險。
