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LLM在伪词加工中缺乏人类的亚词敏感性
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AI 综述
2026年10月7日，arXiv（Computation and Language，一手）发表一项意大利语双选伪词实验，针对五个LLM进行测试。结果显示，当真实词选项提供词汇熟悉度线索时，LLM与人类判断更一致；在纯伪词条件下，其表现大幅低于字符n-gram模型fastText。驱动人类—fastText一致性的亚词余弦相似度线索并未稳定迁移到人类—LLM对齐，推理token消耗与人类加工难度也无稳定关联；作者将分词与训练数据覆盖列为候选解释。
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最新进展10月7日 12:00
新报道：LLM在纯伪词条件下大幅低于fastText，亚词线索未稳定迁移至人类—LLM对齐。报道时间线
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10月7日
- arXiv · Computation and Language伪词探测：LLM 几乎不具备支配人类伪词处理的亚词敏感性
一项针对五个 LLM 的意大利语双选伪词实验显示，当真实词选项提供词汇熟悉度线索时，LLM 与人类判断更一致；在纯伪词条件下则大幅低于字符 n-gram 模型 fastText。驱动人类—fastText 一致性的亚词余弦相似度线索并未稳定迁移到人类—LLM 对齐，推理 token 消耗与人类加工难度也无稳定关联；作者将分词与训练数据覆盖列为候选解释。
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