任务难度决定思维链因果作用：从“装饰性”到“承重性”的转变研究
该研究探讨了大模型思维链（CoT）在生成最终答案时的因果约束力。作者提出了“基于续写的因果测试”方法，通过扰动某一推理步骤、截断链条并强迫模型基于被破坏的前缀继续生成，用以量化CoT对答案的“承重性”（load-bearingness）。在Gemma-2、Llama-3.1和DeepSeek-R1蒸馏模型上的多项基准测试表明，CoT的因果承重性与任务难度密切相关，简单任务中CoT往往流于形式，而在难任务中则切实主导推理方向。
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线性表征假说需引入群作用：基于表征等价性的理论审视
该研究针对可解释性与表征学习中的“线性表征假说”提出了理论层面的反思。作者指出，要让关于表征的结论跨越具体训练模型实现泛化，必须明确两个表征何时被视为等价。由于现有讨论普遍缺乏对等价性的明确定义，导致看似研究同一表征的指标、探测器和干预手段实际上可能对应着不同的假设。研究认为，线性表征假说并非单一假设，而是由不同表征等价性所区分的一个假说家族。