列表计数失败并非单一现象
原文标题：List Counting Failures Are Not One Phenomenon
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研究考察七个指令模型在相同提示下的列表计数错误，发现错误模式因模型而异：Qwen 与 Gemma 27B 常把奇数翻转为邻近偶数，OLMo 集中在少数中等整数，Llama 倾向少计。这些模式并非稳定的家族规律，子词碎片化也未加重计数难度。线性探针通常仍能从残差流恢复真实计数，提示后期 MLP 幅度修正不可跨模型迁移。
- 问题
- 开放权重对话模型在列表计数上常出错，已有解释多归因于子词碎片化等输入瓶颈。
- 方法
- 在相同提示下对比七个指令模型的错误模式，并用线性探针与MLP幅度干预分析残差流。
- 结果
- 错误模式因模型而异（Qwen/Gemma 27B奇转偶、OLMo集中中等整数、Llama少计）；子词碎片化未加重计数难度。
- 影响
- 计数失败不是单一现象，后期MLP幅度修正不可跨模型迁移，模型修复需先做迁移验证。
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