arXiv · cs.AI· Michael A. Lepori, Jennifer Hu, Ishita Dasgupta, Roma Patel, Thomas Serre, Ellie Pavlick·· 6 小时前
语言模型表征反映人类对事件可能性的判断
Is This Just Fantasy? Language Model Representations Reflect Human Judgments of Event Plausibility
arXiv:2507.12553v4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：Michael A. Lepori, Jennifer Hu, Ishita Dasgupta, Roma Patel, Thomas Serre, Ellie Pavlick
研究任务与主要进展
基于论文摘要，研究人员在多种语言模型中识别出可区分可能、不可能及无意义等事件模态类别的线性表征（模态差异向量），并发现模型的模态判断能力可能强于此前研究报告。模态差异向量随训练步数、网络层和参数规模呈相对一致的演化顺序，且其激活投影可用于建模细粒度的人类分类行为；具体方法、实验条件和验证范围需以论文全文为准。
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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