Belief or Circuitry? Causal Evidence for In-Context Graph Learning

Este artículo investiga cómo los LLMs aprenden en contexto, utilizando una tarea de paseo aleatorio en grafos para explorar si coinciden con patrones o infieren estructura latente. Revela que ninguna explicación por sí sola es suficiente, presentando evidencia de codificación simultánea de topologías de grafos e intervenciones causales.