大语言模型中知识可访问性的几何结构

新研究发现在大语言模型（LLM）生成前的查询表征空间中，知识可访问性呈现中心化几何结构，查询与中心的距离决定了模型能否可靠回忆知识。该几何特征揭示了一条知识边界：查询改写对高可访问性查询更有效，思维链（CoT）推理在边界附近提升显著，而检索在边界外收益最大，可作为自适应推理的有效信号。