Aletheia：用正则化逆混淆矩阵量化推理模型的认知信念

在迈向人工通用智能（AGI）的进程中，当前的评测范式正面临认识论危机。静态基准测量知识广度，却无法量化信念的深度。虽然Simhi等人（2025）在标准问答中定义了CHOKE现象，我们将其框架扩展到量化System 2推理模型中的“认知信念”（Cognitive Conviction）。我们提出Project Aletheia，一个采用Tikhonov正则化来求逆评测者混淆矩阵的认知物理框架。为在不依赖不透明私有数据的情况下验证该方法，我们实现了一个合成代理协议（Synthetic Proxy Protocol）。我们对2025年基线模型（如DeepSeek-R1、OpenAI o1）的初步试点研究表明，推理模型在充当“认知缓冲器”的同时，可能在对抗压力下表现出“防御性过度思考”（Defensive OverThinking）。此外，我们引入对齐信念分数（Aligned Conviction Score, S_aligned），以验证信念不损害安全性。这项工作可作为测量AI科学诚信的蓝图。