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该研究揭示了LLM在公共政策模拟中的系统性偏差，对AI辅助决策的可靠性提出警醒，值得政策制定者和AI开发者关注。

该研究揭示了AI安全政策应聚焦系统而非模型本身，因为小模型通过协调框架即可实现高危险能力，这对当前以模型为中心的安全管控思路提出了重要挑战。

该方法为Text-to-SQL领域提供了可落地的复杂度感知计算分配方案，对提升LLM在结构化查询等推理密集型任务中的效率有参考价值。