✦ Limenbell 对比/调试模式 · 语义扩展 Agent 原型

基于论文《Inducing Sustained Creativity and Diversity in Large Language Models》(arXiv:2603.19519) 的 Recoding-Decoding 思路，在提示词 / 语境层复现"跳出常规解码、探索长尾知识"的效果。

语义扩展时联网抓取真实长尾语境（中文维基百科检索，免 Key）
高保真 RD 模式（使用 DeepSeek Beta Prefix Completion 强制偏转词开头，更贴近论文 Algorithm 1）
模拟模式（不联网调用真实模型，仅用于快速预览界面 / 无 Key 时体验）
方法论依据：Luo, King, Puett & Smith (2026), Inducing Sustained Creativity and Diversity in Large Language Models, arXiv:2603.19519 — Recoding-Decoding (RD) 算法通过随机 priming 短语 + 随机偏转 token，在不改动模型权重、不需要访问内部向量空间的前提下，引导 LLM 走出高频"众数"路径， 抵达同样真实但更冷门、更多元的知识区域。本原型把该思想从"token 级解码"迁移到 "提示词 / 语境级 Agent"，并叠加实时联网语境注入，用聚类去重量化验证扩展效果。