数学规则顺序不变时，LLM 的正确答案可以保持不变，但内部表示反而高度依赖规则顺序

该工作构造多步函数组合任务：同一组数学规则以不同顺序呈现，但正确答案保持不变。作者在 16 个 1B–8B 语言模型上同时测量准确率与 permutation signal-to-noise ratio（SNR），发现模型越能正确处理规则重排，其内部表示反而越能区分不同顺序；layer-averaged permutation SNR 与准确率在所有设置中均呈正秩相关，最高 Spearman 相关达到 0.86。