arXiv 人工智能· Bohui Zhang, Albert Mero\~no-Pe\~nuela, Elena Simperl·· 8 小时前AI 评分34
LLM 能否忠实解决本体工程任务？机理可解释性研究
Can LLMs Faithfully Solve Ontology Engineering Tasks? A Mechanistic Interpretability Study
AI 导读
研究团队提出因果抽象基准 MIOE，评估大语言模型在实体类型和包含关系预测两项本体工程任务中的内部机理。在 Qwen3-8B 和 Qwen3-4B 上测试 SAE、DBM 与 DAS 等方法发现，分布式子空间方法表现最佳且能跨提示词泛化。结果表明大语言模型的本体预测在机理上可访问，但现有方法尚未完全解耦出干净的本体因果机制。
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