GOOGLE DEEPMIND RESEARCH
AI 真的理解它所说的吗？
揭开 "惰性知识" (Inert Knowledge) 的真相
表象 vs. 真相：情境学习的悖论
表面上，情境学习 (In-Context Learning) 让 AI 能够通过提示秒懂新指令，仿佛魔法一般。但 DeepMind 的最新研究揭示了一个令人细思极恐的真相：AI 的大脑里构建了完美的 "地图"，却根本迈不开腿！
核心发现：惰性知识 (Inert Knowledge)
AI 的神经网络内部已经完美表征了世界的结构（地图），但它的计算引擎却 无法提取、调用 这些知识进行推理。
这是一种 "知与行" 的彻底割裂。模型知道规则，但无法执行操作。
这是一种 "知与行" 的彻底割裂。模型知道规则，但无法执行操作。
✓ MAP
完美表征
✗ NAVIGATE
无法执行
表征学习的证据
虽然 AI 无法使用知识，但我们利用硬核指标证明了它确实 "学会" 了：
狄利克雷能量
距离相关性
这证明 AI 在黑盒内部确实构建了高维几何世界。它是被困在维度里的幽灵，拥有完美的记忆，却缺乏行动力。
架构局限：被困在 "一维"
为什么 AI 无法处理复杂逻辑？因为它是 "小说阅读专家"。
Transformer 的 自注意力机制 (Self-Attention) 本质上是处理一维序列的，无法有效处理二维空间逻辑。
