据 FLock 研究团队称，其有 3 篇论文被 ECML PKDD 2026 接收。ECML PKDD 2026 是欧洲领先的机器学习、数据挖矿和知识发现会议。相关研究探讨了大型语言模型复杂推理中的常见问题，包括走捷径行为、推理错误以及长链多步推理中的漂移。其中一项研究将推理漂移降低了 63%，并使不同规模模型的平均准确率提升 7.4 个百分点，同时在较长的推理链中保持连贯性。