在现代科学中，大型语言模型能够回答科学问题，但正确的输出并不意味着模型理解或使用了支配物理的机制。
我们展示了在开放权重的google/gemma-4-E4B-it模型中，材料科学机制信息以三种可实验分离的形式存在：概念在单个隐状态中可读，构成方向通过状态间的受控变换传递，选定的内部表征因果控制工程答案。
我们结合了匹配的直接和雅可比词汇输出、无选项状态几何、60个法则的反事实基准以及因果干预。
在50个保留的材料描述中，三组独立拟合的雅可比透镜重现了概念排名，来自两种输出的目标无关词集使得能够盲目识别10个机制家族中的9个。
此外，一个独立的72提示基准产生了特定于机制的隐状态邻域，但精确的图审计显示这种明显的物理组织同样可以通过数值比较解释。
因此，我们比较了仅反转物理输入方向的相同提示，探讨结果隐状态运动是否遵循提供的构成法则。
这些状态变换将直接、物理中立和逆向法则在60个冻结关系中有序排列，并正确定向了40个方向法则中的39个，而词汇控制几乎是随机的。
双向干预在所有12个匹配案例中将答案概率朝向或远离物理合适的结果，而反事实状态补丁在机制和答案格式间转移了相反的决策信号。
因此，物理关系在受控状态变化中比在绝对状态中更为明显。
博主点评： 本文通过多维度分析，展示了大型语言模型在材料科学领域的潜在应用，强调了物理机制的可识别性与可控性，这为未来的科学研究提供了新的视角与方法论。