MIOE 基准评估 LLM 本体工程机制可解释性
原文标题：Can LLMs Faithfully Solve Ontology Engineering Tasks? A Mechanistic Interpretability Study
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论文提出 MIOE 因果抽象基准，评估 LLM 在本体工程任务（实体类型判定、包含关系预测）中的内部机制。在 Qwen3-8B 与 Qwen3-4B 上比较 SAE、DBM、DAS 等方法，发现分布式子空间方法效果最强但难以与类别辅助信息完全解耦。结果表明本体预测在机制上可及，但尚无干净的因果机制。
- 问题
- 现有 LLM 本体理解评估只看行为正确性，内部机制未明。
- 方法
- 提出 MIOE 因果抽象基准，用交换干预测试实体类型判定与包含关系预测，比较 SAE、DBM、DAS 等方法。
- 结果
- 分布式子空间方法最强且跨提示泛化，但诱导变化仅部分与类别辅助信息分离。
- 影响
- 想用机制可解释性审计 LLM 知识表示的团队可据此判断当前方法尚不能给出干净因果机制。
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