English(EN) Concentrated Causal Influence, Distributed Diagnostic Information: Cognitive Impairment Decisions in Large Audio-Language Models

分析AI模型认知障碍检测方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-26 04:00

研究人员调查了大型语音语言模型（LALMs）如何从语音中评估认知障碍（CI），重点是识别哪些内部组件驱动决策以及在其表示中可访问多少CI信息。他们使用CI对比神经元（CICNs），在多个LALMs和语音语料库中对这些组件与控制掩码进行了因果测试。研究发现，在某些模型中，消融一小组CICNs会显著改变预测，并且这些掩码在不同数据集上保持了特异性。此外，冻结的CICN激活的线性读出在CI检测中达到了较高的曲线下面积（AUC）得分，在某些情况下优于模型的直接答案，这表明集中因果控制与广泛分布的诊断信息之间存在区别。 AI

影响这项研究揭示了用于认知障碍检测的AI模型的内部工作机制，有望带来更透明、更可靠的诊断工具。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Xiutian Zhao, Luqi Sun, Bj\"orn Schuller, Berrak Sisman · 2026-10-26 04:00

集中的因果影响，分布式的诊断信息：大型音频语言模型中的认知障碍决策

arXiv:2610.32061v1 Announce Type: cross Abstract: Large audio-language models (LALMs) can assess cognitive impairment (CI) from speech, yet their answers reveal neither which internal components control the decision nor how much CI information is accessible in their representatio…

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集中的因果影响，分布式的诊断信息：大型音频语言模型中的认知障碍决策

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