可解释性研究：LLM 逐词预测却能解数学题，因内部已学会规划
mlpowered · x · 2026-10-19
作者以「模型明明只逐词预测下一个 token,为何能解数学难题、写出连贯文章」这一表面矛盾为切入点，介绍机制可解释性(mechanistic interpretability)的发现：
- 打开模型内部可以看到专门表征各种概念的「区域」，从简单的颜色到细腻的情感都有。
- 模型会利用这些内部表征来更好地预测下一个词。例如要预测剧中角色接下来会说什么，模型会先推断该角色的情绪状态。
换言之，模型并非只做短视的逐词预测，而是像人类一样在内部进行了某种「提前规划」，这解释了逐词预测与复杂任务能力之间的表面矛盾。
所属事件:研究:LLM 内部具备概念表征并能推断角色情绪(2 条相关)→
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