26%-54%のミスマッチ率は、モデルが自分のやるべきことを理解しているのに実行できないことを示しており、認知と行動のギャップが想像以上に深いことを表している。

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の回転が生じ、行動とほぼ直交している。研究は介入効果を予測することを目的としており、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。