Google Research 研究：回忆而非知识编码是大语言模型参数化事实性的瓶颈

Google Research 研究发现，在 WikiProfile 测试中，前沿大语言模型的事实性瓶颈更多来自已编码知识无法被可靠回忆，而非知识缺失。该基准包含 2,150 条维基百科事实，每条配有 10 项任务；Gemini-3-Pro 和 GPT-5 已编码 95–98% 的事实，却无法直接回忆其中 26–34% 的事实，启用思考后仍有 11–12% 的事实回答失败。