LLM 并非（始终）符合贝叶斯：量化 LLM 概率信念的内部（不）一致性

苹果机器学习研究团队提出一种新方法，将 LLM 视为信息处理规则，利用其与贝叶斯更新的信息处理差距，研究模型如何根据证据更新概率信念的内部（不）一致性。实验评估了 LLM 在医学、科学、法律等复杂领域的信念更新表现，揭示其概率推理与贝叶斯理想之间的系统性偏差。