阿迪蒂·拉古纳坦

阿迪蒂·拉古纳坦研究模型性能与可靠推理之间的差距。她以资深作者身份发表的论文《掷骰子，也要三思而后行》获评ICML 2025杰出论文；该研究利用受控任务，分离出标准下一词元训练的一项弱点：即使问题需要规划，这种训练也可能奖励短视的记忆。实验表明，在所研究的条件下，预测多个未来词元，包括采用扩散式目标，可以提升原创性和规划能力。这项贡献既关乎架构，也关乎诊断。它为该领域提供了一种更清晰的方法，用以判断模型究竟学会了生成过程，还是只复现了表层统计特征。拉古纳坦在稳健性和可信学习方面更广泛的研究计划，也使这项工作具有延续性。她并未宣称提供推理问题的万能解法，而是用受控证据取代模糊主张，揭示不同训练目标究竟会鼓励什么行为。