时光旅行引擎：共享潜在时序流形实现大语言模型的历史导航
计算与语言
2026-01-13 v1
摘要
时间作为人类认知的基本维度，然而大语言模型(LLM)如何编码时间进程的机制却鲜为人知。我们展示了语言模型其潜在空间中的时间信息并非以离散聚类形式组织，而是作为连续、可遍历的几何结构。我们引入时光旅行引擎(TTE)，一种以可解释性为导向的框架，将历时语言模式投射到共享的时序流形上。不同于表面层级的提示，TTE直接调制潜在表示，以实现与目标时代相匹配的连贯风格、词汇和概念偏移。通过将历时演化参数化为残差流中的连续流形，TTE实现对特定时期「精神气象」(zeitgeists)的流体导航，同时限制对未来知识的访问。此外，跨各种架构的实验揭示了中文和英文时间子空间之间的拓扑等距，表明不同语言共享通用的历史演化几何逻辑。这一发现将历史语言学与机制可解释性相结合，为控制神经网络中时间推理提供了新范式。
引用
@article{arxiv.2601.06437,
title = {Time Travel Engine: A Shared Latent Chronological Manifold Enables Historical Navigation in Large Language Models},
author = {Jingmin An and Wei Liu and Qian Wang and Fang Fang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.06437},
year = {2026}
}