arXiv · cs.AI· Michael A. Lepori, Tal Linzen, Ann Yuan, Katja Filippova·· 6 小时前
大语言模型难以利用从上下文学习到的表征
Language Models Struggle to Use Representations Learned In-Context
arXiv:2602.04212v3阅读论文 PDF ↗
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作者：Michael A. Lepori, Tal Linzen, Ann Yuan, Katja Filippova
研究任务与主要进展
Michael A. Lepori等人发现，开放权重大语言模型虽然能从上下文中诱导新语义的潜在表示，却难以将这些表示有效用于后续任务。研究还通过自适应世界建模任务报告，闭源的前沿推理模型也无法可靠利用上下文中呈现的新模式。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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