思维泄漏：混合推理模型NoThink后训练的因果审计
原文标题：Thinking Leakage: A Causal Audit of NoThink Post-Training in Hybrid Reasoning Models
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论文在因果中介框架下审计混合推理模型NoThink后训练中的思维泄漏，通过沿基础模型激活方向的双向干预发现泄漏真实、因果且显著。在三个模型、三种后训练方法与九个对齐检查点上，泄漏比率达42%至79%，表明后训练的表面增益可能只是更多漂移向Think模式。
- 问题
- 混合推理模型 NoThink 后训练的性能提升，可能只是重新调用基础模型已有的 Think 行为。
- 方法
- 用因果中介框架，沿基础模型激活方向做双向干预，审计后训练增益中思维泄漏的因果贡献。
- 结果
- 三个模型、三种后训练方法、九个对齐检查点上泄漏比率 42% 至 79%；沿该方向引导可复现大部分准确率增益。
- 影响
- 提示 NoThink 后训练的收益可能虚高，评估时必须区分真正提升能力与更多漂向 Think 模式。
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混合推理模型NoThink后训练增益中42%–79%实为思维泄漏，非新能力。
- •在3个模型、3种后训练方法、9个对齐检查点上，泄漏比率达42%–79%
- •沿基础模型激活方向双向干预：正向复现大部分精度增益，反向移除相当份额
- •行为与表征分析均显示后训练使模型向Think模式漂移
- •结论：NoThink的表面优势可能只是更有效地重新调用已有Think行为
为什么重要：对采用NoThink后训练追求推理提速的团队，需重新评估增益来源，避免把已有能力误判为新能力。
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