深度分析 SPRA 框架:以表徵對齊防止蘇格拉底式 AI 導師的鷹架崩潰 LLM 蘇格拉底式導師在學生壓力下易出現「鷹架崩潰」,直接給答案。現有方法只處理輸出,忽略內部表徵偏移。本研究提出 SPRA 框架,融合暖機微調、軌跡加權偏好學習與邊際保留表徵損失,在 Qwen3-8B 上將崩潰率降至 32%,延遲崩潰至九輪後,且不過度拒絕。