研究：大模型能识别强制转换，难复现抢先排除

一项跨多种规模与架构的大语言模型测试发现，更大模型能识别强制转换（coercion）情形下的构式能产性，即使涉及新词；但即便最大模型也无法复现抢先排除（preemption）这一保守策略，不会利用负面证据在竞争性语法选项间做选择。 研究作者Claire Bonial等认为，强制转换因兼具意外性与语义动机而可被检测，抢先排除则缺乏此类信号——被回避的词-构式配对没有记录，只有实际产出的才有。该研究于2026年10月22日发布在arXiv cs.CL。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。