arXiv 研究：知识/推理基准难在 LLM 内部形成稳定表征签名
原文标题：Do Knowledge and Reasoning Oriented Benchmarks Induce Stable Representation Signatures in LLMs?
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研究在五个 7B 至 31B 模型上检验知识/推理标签是否对应可复用的内部表征签名，发现原始探针虽能区分 MMLU 学科，但提示文本几乎同样可预测，激活优势仅 0.017–0.070 macro-F1 且不显著。作者提出一套可复用的检验协议，供未来内部监控与干预研究使用。
- 问题
- 知识/推理基准标签是否对应 LLM 内部可复用的表征签名，此前缺乏严格检验。
- 方法
- 以任务为推断单位、跨任务置换标签并重选最佳层与流，比较激活探针与提示文本的可预测性。
- 结果
- 五个 7B–31B 模型上原始探针 macro-F1 0.78–0.81，但激活相对提示文本仅高 0.017–0.070 且不显著。
- 影响
- 提醒内部监控与可解释性研究先过文本基线，避免把提示可分性误当作计算层面的知识签名。
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