该研究探讨了代码语言模型中的功能性记忆（functional memorization）现象，即模型在生成代码时可能会复制训练数据中的功能逻辑，即使文本上不相似。现有工作主要基于文本重叠的审计指标来检测训练数据泄露，但代码具有功能等价而文本不同的特点。作者为Olmo-3-32B模型构建了一个反事实实验设置：比较一个中间训练版本（已暴露于目标代码）和一个预训练参考版本（未暴露）。向两个模型提供Python函数签名，并分别评估生成代码的文本相似性和功能相似性（使用LLM作为评判和基于执行的方法）。实验结果显示明确的功能性记忆证据，表明需要超越文本重叠的审计指标。该工作对代码生成模型的安全审计和数据隐私保护具有重要意义。