交互智能体的因果保持：接口分解与选择性适应
原文标题：Causal Retention in Interactive Agents: Interface Factorization and Selective Adaptation
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论文提出「因果保持」概念，研究冻结的学习状态能否回答与训练无关的机制探测映射。作者给出贝叶斯决策风险下界与后验覆盖定理，并实现 Causal Core 框架。实验显示冻结 Qwen 探针在延迟变化时准确率从 0.958 跌至 0.583，而门控机制状态达 1.000，表明因果保持与任务充分性、源域可解码性并不等同。
- 问题
- 冻结的学习状态能否回答与训练无关的机制探测，即因果保持问题。
- 方法
- 给出贝叶斯决策风险下界与后验覆盖定理，用 Causal Core 的证据门控写入、读出过滤与局部诊断更新实现。
- 结果
- 冻结 Qwen 末层探针在延迟变化下准确率从 0.958 降至 0.583，门控机制状态达 1.000；TD-MPC2 中每执行器五个目标状态把效应符号准确率从 0.057 提到 0.948。
- 影响
- 做智能体世界模型与探针评估的团队需注意任务表现好不等于机制可迁移，评估要加干预变化测试。
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