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思考即回忆：推理如何解锁大语言模型中的参数知识
研究发现，允许大语言模型生成推理过程（即思维链），即便面对简单的单跳事实性问题，也能显著提升正确答案的召回率。研究揭示了两种驱动机制：一是利用生成的推理标记执行潜在计算（计算缓冲效应）；二是通过生成相关事实来激活正确答案的回忆（事实启动效应）。实验基于Gemini-2.5和Qwen3-32B模型，在SimpleQA与EntityQuestions数据集上验证了上述结论。
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