LLM 知道约束但不使用它：实用约束推理中的激活瓶颈

当显着的表面线索与隐式可行性约束竞争时，LLM 通常会失败 - 但聚合精度将真正的约束推断与保守的默认值混为一谈。我们将这种区别形式化为条件约束激活：约束在存在约束和不存在约束的提示（对称性）之间对称地进行内部编码（知识），但仅有时路由到决策（路由）并可通过捐赠者激活进行修复（修复）。对 14 个模型的四重诊断揭示了两种故障模式；两个开放权重上的探针解码了 $88\%$ 以上的约束，但激活修补修复了一个 ($+6.4$ nats) 而不是另一个 ($-0.07$)。在缓解边界上，没有任何提示性干预能够到达修复角落：所有这些都通过单一调解途径（先决条件提及）来扩大保守偏见。隐藏约束故障是一个路由问题，而不是一个知识问题。