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研究揭示模型思維鏈與內部判斷落差
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AI 綜述
Goodfire Research 於 2026 年 10 月 6 日發表研究，探討 DeepSeek-R1、GPT-OSS 等模型的思維鏈文字推理與內部判斷。研究以 attention probes、forced answering 和 CoT monitor，比較模型的內部預測與文字推理。在簡單題上，模型往往在思維鏈文字表露答案前已形成內部判斷，兩者出現時間落差。較難的 GPQA-Diamond 題目中，三種方法則同步逐步提升。
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最新進展10月6日 10:47
研究指出，模型在簡單題上往往於思維鏈文字表露答案前已形成內部判斷。報道時間線
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10月6日
- Goodfire ResearchGoodfire Research 研究模型思維鏈的表演性與內部判斷落差
Goodfire Research 發現，DeepSeek-R1、GPT-OSS 等模型在簡單題上，往往在思維鏈文字表露答案前已形成內部判斷。研究以 attention probes、forced answering 和 CoT monitor 比較內部預測與文字推理；較難的 GPQA-Diamond 題目中，三種方法則同步逐步提升。
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