arXiv · cs.AI· Alexander Spangher, Daniel E. Ho, Diyi Yang, Noah Goodman, Sanmi Koyejo·· 5 小时前
语言模型概念表达能力的上限：最优消息与跨模型传输测量
Articulation Upper Bounds for Language Models
arXiv:2610.19721v1阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Alexander Spangher, Daniel E. Ho, Diyi Yang, Noah Goodman, Sanmi Koyejo
研究任务与主要进展
论文摘要提出一种提示词优化算法和一种跨语言模型概念传输测量方法，用于研究语言模型表达概念的限制。作者报告优化算法在一组基准上最高提升14%，并测量八个领域的1.2k个概念，发现部分概念可被充分表达，另一些依赖未来更强模型，身份和社会群体意识相关的概念则可能面临表达限制。
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。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org