כתבה
arXiv cs.LG ·
קריאה בין הנקודות: פיענוח חישוב סתום מעבר לטקסט מלא
Reading Between the Dots: Decoding Hidden Computation across Filler Tokens
מאמר חדש מפרק את החישוב הסתום של LLMs ומציע דרך לפענוחו. המחברים טסטו את המודלים DeepSeek V3 ו-Kimi K2 ומצאו שהם יכולים לבצע חישוב סתום על ידי ניתוח המצבים הסתומים שלהם.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.03502v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Frontier LLMs can perform multi-step reasoning over content-free filler tokens like dots or counting sequences, producing correct answers with no visible chain-of-thought (CoT). This is a limit case for behavioral oversight, where surface tokens carry no information about the underlying reasoning. But hidden from the output is not the same as hidden from us. On four task families (fact retrieval, parallel numeric composition, string manipulation, and in-context computation), two open-weights frontier models (DeepSeek V3, Kimi K2) compute over filler tokens in a legible way: attention routes the question through the filler region to the answer, logit-lens readouts show retrieved facts emerging early and their composition crystallizin
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית