像考试时有人从答案页倒着偷看，序列模型也可能在处理一句话的开头时，意外读到后面的内容。这篇论文提出一种轻量审计：准备两段开头相同、后半段不同的输入，各做一次前向计算——即只运行模型，不训练也不改参数。若相同开头在某一层得到的表示发生变化，就违反了“前缀不变性”，说明未来信息已从这一层渗入。
这比检查因果掩码更全面。因果掩码本应像单向窗，禁止模型看见未来；但错误也可能藏在状态扫描、信息汇总或归一化中。作者在八个模型检查点上进行了192次人为故障试验：常规掩码检查一次也没发现，新方法则将192次全部定位到准确层。论文还称，它在 Zamba2 和 Nemotron-H 的分块扫描代码中找到了同一种跨块轴错误。整套审计无需梯度，作者称数秒即可运行；目前这些效果来自论文自述。