大语言模型预测者所知却未言：探测内部表征以提升校准与忠实度

英文标题：What LLM Forecasters Know but Don't Say: Probing Internal Representations for Calibration and Faithfulness

针对预测任务微调的大语言模型虽准确但校准不佳，其思维链推理可能未忠实反映预测背后的证据。研究者探索模型内部表征是否能更直接揭示其真实预测依据。这项工作旨在从内部表征中评估模型校准水平和推理忠实性，对构建可信预测AI具有重要意义。

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