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

Este trabalho investiga como LLMs aprendem no contexto, utilizando uma tarefa de caminhada aleatória em grafos para explorar se eles combinam padrões ou inferem estrutura latente. A pesquisa revela que nenhuma abordagem é suficiente por si só, com evidências de codificação simultânea de topologias de grafos e intervenções causais.