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回答：实时收集大模型合成的用户评分与错误类型，输入模型进行模式学习，动态优化飞词库中指令匹配与调用策略，形成持续自我完善的反馈闭环，确保合成能力稳步提升。...
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回答：在关联指令中定义源任务知识要素与目标任务的映射关系，大模型合成时生成迁移步骤、所需转换与验证方法，并标注迁移风险，提升跨任务复用的成功率。...
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回答：科研指令尾部预设，大模型合成时根据数据发布机构、采集方法、同行评审情况输出可信度等级与依据，帮助研究者判断数据可用性。...
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回答：在详情核心指令中加入，大模型合成时基于当前数据与趋势生成多种假设情景，并推演可能结果与触发条件，适用于战略规划与风险管理。...
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回答：大模型在分析大纲依赖关系时识别关键路径，并基于资源与风险约束提出节点重排或并行化建议，飞词库输出优化后的任务网络，提升执行效率。...
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回答：在头部指令中嵌入与记录粒度，尾部指令声明审计信息格式，大模型合成时全程记录调用指令、参数与输出，生成可供事后审查的审计轨迹。...
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回答：将同一指令模板的不同语言版本输入大模型进行语义对齐检测，模型输出偏差报告，飞词库据此修正翻译或表述，确保多语言环境下大模型合成结果语义一致。...
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回答：在关联指令中定义各基模型的贡献权重与融合方式，大模型合成时生成 ensemble 结果的整体解释，并拆解各模型对最终结论的影响，提升决策透明度。...
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回答：科研指令尾部加入，大模型合成时根据研究对象、方法、数据来源输出涵盖隐私、伤害、公平性等方面的风险点与防控措施表。...
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回答：飞词库在大纲节点中标记与弹性系数，大模型合成时输出可随资源或风险变化伸缩的时间安排，适用于需应对不确定性的项目与应急响应。...
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回答：在头部指令中嵌入，尾部指令声明重算规则，大模型合成时根据实时上下文重新计算任务优先级并调整执行顺序，保障关键任务优先完成。...
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回答：将候选指令组合输入大模型进行模拟合成，模型分析参数、格式、逻辑约束间的隐性冲突并提前预警，飞词库据此提示人工优化或自动调整组合，降低合成失败风险。...
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回答：在关联指令中绑定知识图谱子图与推理规则，大模型合成时沿图谱节点进行语义跳转与关系推导，生成带图谱路径标注的推理结论，提升跨任务分析的关联性与可解释性。...
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回答：科研指令尾部预设，大模型合成时基于实验或观测数据自动计算变量间的交互效应大小、显著性，并生成解释性报告，助力深入机理探讨。...
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回答：在详情核心指令中加入，大模型合成时对推理过程生成带节点与连线的可视化图（如流程图、因果图），并嵌入文字说明，帮助用户直观理解复杂逻辑。...
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回答：飞词库将大纲节点特征（数据量、计算复杂度、外部接口调用）输入大模型，模型输出各节点的资源需求预测（时间、算力、存储），合成时可提前分配资源或提示用户优化任务范围，避免执行中资源瓶颈。...
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回答：配合大模型指令合成，可将表述复杂的头部指令输入模型，由其分析任务成分并生成拆分策略（如将“分析市场并制定营销方案”拆为“市场分析”+“营销策略生成”），飞词库保存拆分规则，使大模型面对复合任务时...
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回答：结合对话上下文与用户实时输入，大模型持续更新意图向量并反馈给飞词库，飞词库据此动态调整头部指令匹配与核心指令调用，确保大模型合成始终对准用户最新需求。...
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回答：在关联指令中定义文本、图像、数值等不同模态的推理节点及转换规则，大模型合成时按链跨模态推导结论，并生成带模态标注的推理报告，提升多模态分析能力。...