若是开发者们没有细看，直接用了生成的代码，那定然是会导致编译不通过等情况，可以说是对需要高精度、结构化输出的场景是致命一击。
黄哲威认为，这与大模型编程编题时可能出现的一种“恶性模式”（malicious pattern）有关。他举例说，在枚举素数的任务中，一个正常的模型本应无限地列举下去，如“素数表 2, 3, 5, 7 …”。
然而，他观察到之前一个代号为 R1-0528 的模型会出现一种奇特行为：在列举一段后会自行停止，变成一个有限的列表，例如“素数表 2, 3, 5, 7 … 997, 极长”。
这个“极长”的用法，与现在讨论的“极”字问题非常相似，常常出现在大量恶性重复之后，作为正常推理过程的回正。有时，模型甚至会输出“90000000…0000极大的数字”这样的内容。
他进一步描述了这种bug的触发场景。当模型陷入“thinking”的末尾循环无法跳出时，有千分之一的概率会突然蹦出一个“极”字，然后终止思考（），这似乎是一种特殊的终止符或标记。
通过观察R1模型大量的输出，黄哲威发现了不少问题，包括超长响应（response）、大面积的空白字符、不断的短句重复等，甚至连thinking末尾的英文字符都变得破碎。
基于以上观察，他提出了一个核心推测：这个问题的根源可能在于数据清洗不彻底。他认为，在进行SFT（监督微调）数据合成，乃至构建预训练数据时，可能没有将一组名为“‘极长’的数组”的“脏数据”清洗干净。
他推断，R1模型在处理一些难题的解答时，似乎大量使用了RAG（检索增强生成）技术，而后续的RL（强化学习）阶段，模型直接将这个“极”字当作了某种终止符或者语言切换标记来学习和使用了。
最后，黄哲威总结道，如果R1迭代时的数据没有清洗干净，模型自行蒸馏并“污染”到正常的输出过程中，是完全可能发生的。这为理解DeepSeek V3.1模型出现的“极”字问题提供了一个可能的解释路径。
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