論文の概要: Prompt-Model Interaction Reaches the Fixed Points: A deterministic, task-free structural readout -- and the factorizations of it that failed

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.21315v1
• Date: Fri, 21 Aug 2026 17:25:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-24 14:49:32.648282
• Title: Prompt-Model Interaction Reaches the Fixed Points: A deterministic, task-free structural readout -- and the factorizations of it that failed
• Title（参考訳）: Prompt-Modelインタラクションが固定されたポイントに到達 - 決定論的でタスク不要な構造的読み出し -- と失敗の要因
• Abstract要約: ショートウィンドウ argmax map x_t+1 = argmax_x p(x | x_t-1, x_t) の固定点構造は96 から始まる。 6つのモデルのうち4つは、ウィンドウ16で完全に失われている。 第一に、相互作用は全等級でこの読み出しに達する:条件付けの9つのトークンは、そのほとんどにわたって固定点分数を動かす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: That a prompt's effect is not a property of the prompt is established: prompts optimised for one model degrade on another, and rankings reorder under neutral reformatting. That evidence is about task accuracy, which cannot say whether the interaction is a fact about task machinery or about the conditional distribution itself. We ask on a readout with no task in it: the fixed-point structure of the short-window argmax map x_{t+1} = argmax_x p(x | x_{t-1}, x_t), censused from 96 starts. It is deterministic, so nothing can be helped or hurt, and it exists only at short windows -- four of six models lose it entirely by window 16 -- so everything here concerns how a model reads a fragment. Two results. First, the interaction reaches this readout at full magnitude: nine tokens of conditioning move the fixed-point fraction across most of its range, change a four-way structural class, and reorder models, while instruction tuning worth 60.5 IFEval points moves the class by zero. Second, nothing we proposed carries it. Prefix length fails: the effect is not monotone. Four phenomenological factors -- prose-versus-markup, a universal direction, bidirectionality, instruct-resistance -- were each withdrawn within one run of being proposed, dissolved by widening the sample. And the nearest mechanistic account, attention-sink dominance of early tokens, predicts the sign of the shift on 2 of 5 models -- chance -- while a length-by-content cross shows it holds on real text and fails on our probe's uniformly random input, so we are outside its regime, not against it. One fixed nine-token prefix drives four models toward 0 and two toward 1; the bidirectionality survives in-distribution starts. On this readout the unit of explanation is the prompt-model pair. The recurring error it caught in us has a name: a criterion with a shape applied to a quantity with no room to vary.
• Abstract（参考訳）: プロンプトの効果がプロンプトの特性ではないことは、あるモデルが別のモデルで劣化することを最適化するプロンプトが確立され、中立的な改革の下でランキングが再発注される。 この証拠はタスクの正確性に関するものであり、インタラクションがタスクマシンに関する事実なのか、あるいは条件分布そのものに関するものであるのかは定かではない。 ショートウィンドウ argmax map x_{t+1} = argmax_x p(x | x_{t-1}, x_t) の固定点構造は96 から始まる。 6つのモデルのうち4つは、ウィンドウ16で完全に失われている。 2つの結果。 条件付けの9つのトークンは、固定点分率をその範囲のほとんどを移動させ、4方向構造クラスを変更し、モデルをリオーダーし、命令チューニングの価値60.5 IFEvalポイントはクラスをゼロに移動させる。 第二に、私たちが提案したものは何もありません。 固定長は失敗する:効果は単調ではない。 提案した4つの現象学的因子(散在性,普遍性,双方向性,命令抵抗性)は,それぞれ1回以内に回収され,試料を広げて溶解した。 そして、最も近いメカニスティックな説明、初期トークンの注意を惹きつける優位性は、5つのモデルのうち2つにシフトする兆候を予測します。 1つの固定 9-token プレフィックスは4つのモデルを 0 に向けて、2つのモデルを 1 に向けて駆動する。 この読み出しでは、説明の単位はプロンプトモデル対である。 繰り返し発生するエラーには、変化の余地のない量に形が適用される基準という、名前がある。

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