26%-54%のミスマッチ率は、モデルは何をすべきか理解しているが体がついていかないことを示している。信号の回転という比喻はとても素晴らしい。

この解釈性研究はエージェントツールに焦点を当てており、モデルはツールを呼び出すことができるものの、実際の呼び出しに失敗し、ミスマッチ率は26％から54％に達していることを明らかにしている。問題は認知から行動への変換段階に集中しており、認知そのものではない。内部信号は解読可能だが、後段の最終トークンメカニズムにより信号が回転し、行動とほぼ直交してしまう。研究の目的は介入効果を予測することであり、提示や訓練不足などの帰属が後期層の幾何学的構造を見落とす可能性を指摘し、それによってツール使用のA/Bテストにおける性能の上限を説明している。