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推理 综合推理 未饱和 模态 · 文本 任务 · 混合题型

ImplicitMemBench

300 项测试评估 LLM 的程序性记忆、启动效应和经典条件反射,最强模型仅 65.3%

The University of Hong Kong ·

考察能力

程序性记忆 启动效应 经典条件反射 隐式学习 行为适应

构建信息

数据规模
300 items / 3 constructs
构建方式
基于认知科学理论设计
评测方式
学习/启动-干扰-测试协议 + 首次尝试评分
核心指标
Overall Accuracy (%)

模型效果排行

🥇 DeepSeek-R1
65.3% 2026-04
🥈 Qwen3-32B
64.1% 2026-04
🥉 GPT-5
63.0% 2026-04

为什么重要

LLM 是否具备隐式记忆能力——即无需显式提示就能从经验中自动适应行为?ImplicitMemBench 从认知科学出发,首次系统性地评测这一问题。这对理解 LLM 的”认知”边界具有重要意义。

核心设计

300 个测试项覆盖三个认知科学构念:程序性记忆(干扰后的单次技能获取)、启动效应(主题驱动偏差)和经典条件反射(CS-US 关联塑造的首次决策)。采用统一的”学习/启动-干扰-测试”协议和首次尝试评分,模拟人类认知实验范式。

关键发现

没有模型整体得分超过 66%(DeepSeek-R1 最高 65.3%),远低于人类基线。发现显著的不对称性:抑制率仅 17.6% 而偏好率达 75.0%,说明 LLM 容易被”启动”但难以”抑制”——单靠参数扩展无法解决,需要架构创新。

认知科学 隐式记忆 行为适应 程序性记忆