🎯 情报来源：Apple Machine Learning Research
在ICML 2025可靠基础模型研讨会上发表的最新研究揭示了大型语言模型（LLMs）可靠性验证的关键瓶颈。研究团队通过实验证实，基于激活向量构建的”真理几何学”分类器存在严重的任务依赖性问题——跨任务时分类器的支持集重合度接近于零，即使采用混合探针等复杂方法也无法突破这一局限。
💡 核心要点
- 实验显示：不同任务训练的线性分类器支持集重合度不足10%，稀疏正则化后几乎完全不相交
- 技术局限：混合探针/多任务学习等进阶方法仍无法实现跨任务真理判断迁移
- 关键发现：激活向量在跨任务分析时呈现明显聚类现象，揭示底层表征存在任务特异性
📌 情报分析
技术价值：高 – 首次通过实证量化LLM真理判断的任务依赖性，为可靠性研究提供新维度（基于10%以下的支持集重合度数据）
商业价值：一般 – 短期内可能延缓LLM在医疗/金融等高可靠性场景落地，但推动了更健壮的验证框架研发
趋势预测：极高 – 该研究将加速「任务感知型」验证技术的发展，未来2-3年可能出现适配动态任务的元分类器方案