In-Context Learning（ICL）

深度分析

表格基礎模型層級推理解析：Transformer 架構下的層間動態與循環單層驗證

本文報導一項首度大規模的機制性研究，針對六種最先進的表格型轉換器（Tabular Foundation Models, TFMs）逐層分析推理過程。研究以表徵相似度、分離度、探測分類器與層級干預（跳層、重複、交換）等六類實驗，揭示多數模型在深度方向存在重複與迭代精煉現象，且早期層即可形成可用表徵。