转网友kk：谷歌的一项有趣研究表明：神经网络不仅仅记忆事实，它们还会构建内部地图，展现这些事实之间的相互关系。Transformer 存储知识的方式是基于关联性的：同时出现的实体被存储在一个权重矩阵中，类似于查找表。嵌入本身是任意的。但这种观点无法解释这些研究人员的发现。这项新研究表明，即使在对抗性设计的任务中，联想记忆本应失效的情况下，Transformer 模型也能在将图边存储在权重中时学习隐式多跳推理。在具有 50,000 个节点和 10 跳路径的路径星型图中，模型对未见过的路径的准确率达到了 100%。这种几何记忆观挑战了知识获取、容量、编辑和遗忘等方面的基本假设。如果模型隐式地编码了全局关系，它既可以促进组合式创造力，也可能限制对知识的精确操控。论文： arxiv.org/abs/2510.26745
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