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Wrong Prediction, Right Answer: Recovering Evidence from Collapsed LLM Sequence Scores
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Researchers discovered LLMs retain correct reasoning in hidden states despite failing final predictions, recoverable with minimal labeled data.
- Pourquoi ça compte
- Relevant when evaluating reasoning on benchmarks, since apparent failures may mask intact internal logic rather than missing skills.
- Vigilance
- Method requires fitting parameters on unlabeled examples and transfers across models, but generalization to new domains remains untested.
- llm
- language model
- reasoning
- benchmark
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