研究用线性探针检验语言模型内省能力被高估
原文标题：A Closer Look at Language Model Introspection: Probing Information and Reporting
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论文训练线性分类器从模型激活中识别被扰动的句子，并与模型自身回答对比。在 OLMo 3 32B 上，监督探针准确率达 98.3%，而模型零样本回答仅 11.1% 接近随机；在随机初始化网络中位置信息同样可解码。作者指出位置信息过于表层，模型能报告扰动位置并不意味着其具备更广泛的内部计算访问能力。
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