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但维护团队在进一步评估后，最终也以技术原因拒绝了这个PR，因为性能收益并不稳定，取决于数组大小、Python版本、NumPy版本和CPU架构，在某些条件下甚至没有提升，不足以抵消代码可读性的下降。,它们不再是纯粹的目标优化器。在高维的状态空间里，模型更像是在进行一场没有终点的随机漫步。,这种现象在模拟优化器实验中得到了验证。,通过对比高于和低于中位数推理长度的样本，证明了即便任务难度相同，更长的推理路径也会直接导致更高的不一致性。