StateBench：四级状态追踪基准揭示 GDN 与 Transformer 能力边界

论文提出按难度分四层的状态追踪问题层级：r-trivial、aperiodic、soluble 和一般有限状态追踪。理论上证明 Gated DeltaNet（GDN）在特征值为正时可表达所有 aperiodic 问题，而 Transformer 能识别的正则语言恰好对应 soluble 层。作者据此构建 StateBench 四级长程状态追踪基准，直接训练实验结果与理论预期基本一致。对开源混合架构与闭源前沿模型的评测显示，没有任何预训练模型能稳定解决 soluble 层任务。