混合推理模型中的“思考泄漏”：NoThink后训练机制因果审计
针对混合推理模型在无显式思考（NoThink）模式下的后训练机制，本研究探讨了其性能提升是否源于基座模型“思考（Think）”模式能力的潜在迁移。作者将这种“思考泄漏”纳入因果中介分析框架，并基于激活方向的双向干预进行审计。在3个模型、3种后训练方法及竞赛数学基准上的实验表明，“思考泄漏”在行为和表征层面均真实存在、具备因果性且影响显著，揭示了快推理模式下的内在表征机制。
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9月25日2026-09-25
9月24日2026-09-24
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。
跨模型错误中的文本知识蒸馏：鲁棒故障与保守修复
该研究探讨了基于失败案例的文本知识蒸馏方法，旨在通过分析任务错误来发现模型的知识漏洞。研究定义了在推理时注入输入的独立“规则原子”，指出其虽然能编码可迁移的任务知识，但也可能包含特定于原模型的推理补丁，从而在跨模型迁移时产生干扰；此外，注入的规则还可能被错误应用于不相关场景并引发误判。（注：原文摘要末尾未完）