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去年年底，大连市民张女士随手种下几颗樱桃萝卜，近日挖出时，却意外发现其中一颗果实长得又大又怪，像是好几颗萝卜“融合”在一起。对此，专家表示，这应该是种子自然基因变异导致的，发生概率约为千分之一。
去年年底，市民张女士在家中一个泡沫箱子里装了些土，随手洒下一些樱桃萝卜种子。今年4月27日，张女士将箱子中的萝卜拔出，却意外发现一个“异类”。“其他几颗樱桃萝卜都是鸡蛋黄大小，就这颗有鹅蛋那么大，而且长得奇形怪状的，像是好几颗萝卜长在了一起。”张女士怀疑，是不是播种时有几颗种子靠得太近了，导致果实“融合”了。
对此，大连市野生动植物保护协会常务副会长谷国强表示，这应该是种子自然基因变异导致的。“根据市民描述这颗果实只有一个萝卜缨，因此可以判断是单个种子基因变异造成果实长相奇怪。这种情况在自然界不多见，发生概率大约为千分之一。”谷国强表示，这种变异仅仅会让变异个体外形与正常个体有所区别，其他方面不会有太大差异。
半岛晨报、39度视频记者毕崇来
这项由南方科技大学与微软联合开展的研究，以预印本形式于2026年4月发布，论文编号为arXiv:2604.17761，感兴趣的读者可通过该编号查询完整原文。研究团队来自南方科技大学计算机系以及微软研究院，两个团队的合作结合了学术界对可解释性方法的深入探索与工业界对大规模语言模型实际调试需求的深刻理解。
当你和一个大语言模型对话，它给出了一个错误答案，你会怎么想？大多数人的第一反应可能是"这个模型不够聪明"，然后换一个问法重试。但研究团队问了一个更有意思的问题：这个错误到底是怎么发生的？模型在那一刻的脑子里发生了什么？
这个问题比看起来要困难得多。以前的研究者大多只是在模型外部观察：给它各种各样的题目，看它答对还是答错，统计错误率，分析哪类题更容易出错。这就像一位医生只通过观察病人的外部行为来判断病因，却从不做任何检查。这种方法能发现"什么出了错"，但很难回答"为什么出错"。
研究团队决定做一件更难的事：打开模型内部，亲眼看看错误是如何一步步形成的。他们开发了一套工具，能够追踪模型在预测每一个词时，究竟是哪些输入信息影响了最终决策，影响程度有多大，以及这些影响是如何在模型的数十个内部层级之间传播的。更重要的是，他们把这套工具用在了真实的、复杂的任务上，而不是专门为测试设计的简单例题。
一、AI的"犯错时刻"：从侦探视角看语言模型如何选词
要理解这项研究做了什么，先要理解大语言模型是怎么工作的。每当模型需要生成下一个词，它其实是在做一道选择题：从整个词汇表里，选出"在当前上下文之后最可能出现的词"。这个选择过程背后是一套复杂的数学运算，涉及模型内部几十层的处理流程。
研究团队把"找出错误原因"这件事重新定义为一道对比题。具体来说，他们关注的不是"模型选了什么词"，而是"模型为什么偏偏选了这个错词，而不是那个正确词"。这就像审讯一个嫌疑人，不光要问"你去哪儿了"，更要问"你为什么没去案发现场"——通过对比来锁定关键差异。
技术上，这种方法叫做"对比归因"。对于每一个失败案例，研究团队都会找出两个词：一个是模型实际选择的错误词（比如"逗号"这个符号），另一个是应该选择的正确词（比如"and"这个连词）。然后计算这两个词的"得分差值"——模型有多偏向于选错误答案，偏向程度有多强烈。
接下来是关键步骤：把这个"偏向错误答案的程度"追溯到输入文本的每一个词上。哪些输入词促使了这个错误决策？哪些词其实在试图纠正它？这就像在一起案件中，追查每个证人的证词对最终判决产生了多大影响，是推向错误方向还是指向真相。
实现这个追溯过程的数学工具，是一种叫做"层间相关性传播"（LRP）的方法，可以简单理解为：从结果倒推原因，一层一层往回追，看每一层的每一个计算节点对最终错误贡献了多少"功劳"。研究团队选择了这类方法中经过验证效果最好的变体——AttnLRP，因为它在忠实反映模型真实决策过程方面表现最为突出。
二、解剖长文本：一项让追溯变得可行的效率突破
在实际使用中，有一个严峻的工程挑战摆在面前。对于每一次模型决策，追溯过程需要知道每个内部节点如何影响了其他节点，节点数量巨大，而且随着输入文本越来越长，计算量会急剧膨胀。
打个比方，这就像要追查一个谣言在公司里的传播路径。如果公司只有10个人，你可以逐一询问每个人"你是从谁那听说的"。但如果公司有一万名员工，而且每个人都同时和几百个人沟通，这个任务就变得几乎不可能完成。
以前的方法处理这个问题时，需要对每一个中间节点单独进行一次反向计算，节点有多少就要计算多少次。对于有着数千个词的长文本，这意味着要进行数百万次独立计算，耗时极长，在实际应用中根本不现实。
研究团队想出了一个巧妙的解决方案，利用了现代GPU（图形处理单元）的一个特性：GPU特别擅长同时处理大量并行计算任务。他们把原本需要一个个依次完成的追溯任务打包成一个批次，让GPU同时处理所有任务。这就像把一万份调查问卷同时发出去，而不是挨个登门拜访——工作量没变，但时间大幅缩短。
具体效果有多好？从实验数据来看，在处理63个词的短文本时，将批处理大小从1提升到16，计算时间从0.26秒缩短到0.02秒，快了约13倍。即便是处理1500个词左右的较长文本，这种批处理方法也能保持在可接受的计算时间内。对于需要处理超过一万个词的复杂任务（比如多步骤代理任务），这种效率提升尤为关键。
通过这个技术突破，研究团队得以为每个失败案例构建出一张"归因图"——可以把它想象成一张显示谣言传播路径的关系网络图，图中每个节点代表模型某一层某个词的内部状态，每条边代表信息传递的方向和强度，正向边（红色）代表推向错误答案的力量，负向边（蓝色）代表试图阻止错误答案的力量。
三、研究的测试场地：四种真实任务，数百个失败案例
为了让研究结论具有实际意义，研究团队刻意选择了真实世界中广泛使用的基准测试，而非专为研究设计的简化版本。