模型说错话，七成以上不是没学过，而是没想起来

Empty shelves or lost keys? Recall is the bottleneck for parametric factuality

Google Research 把模型的事实性错误拆成两类：货架空着（训练时压根没学过）和钥匙丢了（学过但推理时调不出来）。他们用一套叫 SIR 的探测方法，拿训练数据去戳模型内部状态，看正确答案能不能被激活。测了 4 个模型、6 个数据集，结果发现至少 70% 的错误都属于“钥匙丢了”——知识在训练里见过，就是没提取出来。Gemini 2.5 Pro...

推荐理由：Google Research 把模型的事实性错误分成两类：训练时压根没学过的“空货架”，和学过但推理时调不出来的“丢钥匙”。他们用 SIR 方法测了 4 个模型、6 个数据集，发现至少 70% 的错误属于后者——知识在训练数据里见过，就是没提取出来。这个结论对做知识密集型应用的人很实用，但正文没披露不同规模模型的具体 breakdown，所以我会先打个折，不把重要性拉满。