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耶鲁大学研究者利用影响函数在语言模型训练数据中识别间接证据，覆盖BLiMP中的15种语法现象。研究发现，移除影响力最强的句子会使留出集准确率的下降幅度显著高于随机移除对照句子，并进一步刻画了这类证据与语言学结构之间的关系。