The model must be autoregressive. It receives a token sequence as input and predicts the next token. Output digits are generated one at a time, with each new token fed back as input for predicting the next. The carry propagation must emerge from this autoregressive process — not from explicit state variables passed between steps in Python.
需求遍历弹出条件栈类型下一个更大元素的索引倒序栈顶 ≤ 当前 → 弹出严格单调递减栈下一个更大或相等元素的索引倒序栈顶 < 当前 → 弹出非严格单调递减栈下一个更小元素的索引倒序栈顶 ≥ 当前 → 弹出严格单调递增栈下一个更小或相等元素的索引倒序栈顶 当前 → 弹出非严格单调递增栈上一个更大元素的索引正序栈顶 ≤ 当前 → 弹出严格单调递减栈上一个更大或相等元素的索引正序栈顶 < 当前 → 弹出非严格单调递减栈上一个更小元素的索引正序栈顶 ≥ 当前 → 弹出严格单调递增栈上一个更小或相等元素的索引正序栈顶 当前 → 弹出非严格单调递增栈
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Role, BBC宗教事務記者