サブリミナル学習におけるトークンの絡まり
本稿では、サブリミナル学習（人間の意識的な認識を超えた情報処理）におけるトークン間の絡まり（Token Entanglement）現象を探る。この現象は、言語モデルが明示的でない形で情報を獲得・利用する仕組みに関連し、学習の効率性やバイアスの伝播に影響を与える可能性がある。
背景メモ
このページは、Baulab（バウラブ：ボウディン大学のNeural Networks and AIグループ）の研究プロジェクト「Token Entanglement in Subliminal Learning（サブリミナル学習におけるトークン絡まり）」に関するもので、大規模言語モデル（LLM）のメカニズムを解明する研究を公開している。