深度分析 GSM-SEM 框架:透過答案不變的語意變體測試大型語言模型推理穩健性 基準資料集常被背誦與污染,難以檢驗推理廣泛性。GSM-SEM 以「答案不變、語意變化」的方法隨機生成題目變體,保留計算過程但改變敘事脈絡。評測顯示多數大型模型在語意擾動下表現顯著下滑,突顯現有領先分數的脆弱性。此框架可重複產生新變體,減少對靜態測試集的記憶偏誤。