arXiv · cs.CL· Kyojun Choo·· 21 天前AI 评分41
TACIT 研究：LLM 隐状态中可线性解码能力需求但无法可靠言明
Structured but Silent: Probing Capability Requirements in LLM Hidden States
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Kyojun Choo
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.08018v1
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AI 导读
一项被 AACL-IJCNLP 2026 Findings 接收的研究提出 TACIT 框架，将外部工具需求分解为 Source、Transformation、World Effect 三个轴，共 8 类能力。研究者用 1,600 条平衡训练查询在 4 个开源权重 LLM 系列上训练线性探针，发现生成前的隐状态可高精度线性解码细粒度能力结构。但同一批模型用自然语言显式分类时可靠性显著下降，研究者将这种“结构化但沉默”现象定义为表征到言语化的鸿沟。
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