arXiv cs.AI·46 天前★ 3

LLM 数学应用题的四阶段分解与机制脆弱性

原文标题：A Four-Stage Decomposition of Word-Problem Solving and Mechanistic Fragility in LLM Math Reasoning

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AI 智能摘要

大模型解小学应用题准确率很高，但插入一句无关子句就可能崩溃。研究给出机制性解释：模型内部计算分解为模式抽象、运算规划、操作数绑定与计算四阶段顺序流水线，各阶段在可识别的层带产生不同中间表示。利用同一框架诊断干扰失败，可将损坏定位到运算规划这一单一阶段，其由一组注意力头实现，因果作用经双向验证。

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研究揭示 LLM 解应用题的四阶段流水线，干扰失败可定位到运算规划单一阶段。

为什么重要：它把「加一句废话就答错」从现象变成可定位的机制，为针对性干预与鲁棒性评估提供抓手。

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原始标题：A Four-Stage Decomposition of Word-Problem Solving and Mechanistic Fragility in LLM Math Reasoning

AI 中文标题：LLM 数学应用题的四阶段分解与机制脆弱性

来源：arXiv cs.AI · 发布于 46 天前

分类：学术研究 · AI 重要度：★ 3（3）

标签：可解释性 / 数学推理 / 注意力头 / 机制分析 / 鲁棒性

关键词：mechanistic interpretability / math word problems / attention heads

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