随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）的复杂性和能力不断提升，但其内部决策过程仍被视为“黑箱”。近日，研究人员通过先进的追踪技术，成功揭示了LLM在生成文本时的思维路径。这一突破不仅有助于提升模型的可解释性，还能帮助开发者优化模型架构，减少偏见和错误输出。通过分析embedding层的动态变化和attention机制的权重分布，团队发现LLM在处理复杂问题时，会激活特定的神经元路径，形成类似人类“思考链”的模式。这一发现为未来构建更高效、更可控的AI系统奠定了理论基础。