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Oct 12 · Monday
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About this collection Collection in progress We are building a large AI safety paper collection to help researchers find work related to their interests. Papers are collected automatically andfiltered only for relevance to AI safety , without judging quality, novelty or reading value. The default “Annotated first” shows papers with tags or published paper analyses first. Each group is ordered by original publication date, newest first, with undated papers last. “Newest first” uses publication dates only. This order is not a quality ranking.
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Uses premise permutation and hidden-layer tracing to audit whether legal chain-of-thought truly relies on the cited legal provisions.
Published Oct 9
Evaluated models Qwen3-8B , Qwen3-14B , Llama-3.1-8B and others7 Abstract Using counterfactual substitution of authorities and internal commitment tracing, the authors find that legal CoT rulings depend on authorities only to a limited extent and are vulnerable to prompt injection manipulation.This study conducts an empirical audit of the causal truthfulness of legal citations in chain-of-thought reasoning of large language models in the legal domain.
提出路由 TopK SAE，把语音编码器稀疏码拆成语言与副语言通路
Published Oct 8
Evaluated models SPEAR XLarge , WavLM Large Abstract 路由 SAE 在冻结 SPEAR 与 WavLM 上分开语言和副语言因子，探针与交换支持通路分工。TopK SAE 的稀疏码被分成语言通路与副语言通路，用来分开冻结语音编码器里同时存在的音素信息和说话人、情感、韵律。只重构不能得到作者选定的这一分解。语言通路由音素识别监督，副语言通路由说话人识别、情感分类和韵律预测监督，作用在对方通路上的梯度反转对抗用来压低交叉因子。
提出 U-SPACE 与 U-LENS，从残差流估计推理轨迹不确定性
Published Oct 7
Evaluated models Gemma-4-31B-it , Qwen3.5-27B , Magistral-Small-2507 Abstract U-SPACE 与 U-LENS 用语义方向和预测熵读推理不确定性，长度控制后仍高于所比基线。U-SPACE 与 U-LENS 是面向推理模型的无训练读出：用语义方向定位不确定性的形式，并用一个轨迹分数区分更可能错的回答。
用均值差激活转向检验全双工语音模型的情感方向几何
Published Oct 6
Evaluated models kyutai/moshika-pytorch-q8 Abstract 转向跟方向几何走而不跟标签走：sad 可单独对准，高唤醒情感共享方向。Moshi 上的情感激活转向跟方向之间的几何关系走，不跟被请求的标签走。
提出多 SAE 对齐方法，从音乐模型表征中发现和弦与调性轨道
Published Oct 1
Evaluated models MuQ , MusicFM Abstract 用移调对齐的多 SAE 恢复和弦、调与旋律轨道，并用少量锚点做下游音乐理解。作者提出一套面向音乐基础模型的结构可解释性框架：不把 SAE 特征当作孤立概念，而用半音移调把它们连成有序轨道。
提出 CIA 指标衡量并改进思维链与内部计算的一致性
Published Sep 30
Evaluated models Llama3.1-8B-Instruct , Gemma2-9B-it , Qwen3-8B and others5 Abstract 用 CIA 度量并以后训练拉齐 CoT 与内部策略。
用激活交换分析音频语言模型的事件时间绑定
Published Sep 28
Evaluated models AF-Next , MOSS-Audio , Qwen3-Omni Abstract 事件名表示在中间层编码相对时间，可改先后判断，但不能稳定改 onset。这项工作用机制干预检查三个开源 LALM 如何把时间位置绑到声音事件。
用 SAE 分析神经音频编解码器如何编码年龄、性别与口音
Published Sep 28
Evaluated models EnCodec (24 kHz, 6 kbps) , DAC , SpeechTokenizer and others5 Abstract SAE steering 被用作探测 NAC 说话人属性编码的代理。作者用 SAE steering 探测 NAC 表示如何编码说话人属性，目标是可解释性，不是属性转换。
提出 TAME，在强化学习中抑制模板激活以缓解思维链混淆
Published Sep 21
Evaluated models Qwen3-VL-8B , Gemma-3-12B-it 分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响
Published Sep 20
Evaluated models QwQ-32B , DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B , DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B Abstract 效率压缩常使 LRM 越狱 HR 下降，作者将其归因于推理退化而非对齐增强。作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。 。
用共享 SAE 检验 CoT 与直接预测的概念对齐和因果接地
Published Sep 19
Evaluated models Llama-3.1-8B , Gemma-2-2B , Gemma-2-9B and others5 Abstract 共享 SAE 上的概念重叠只标出候选概念，Δp 才度量它们是否因果支撑答案，且该效应随层和架构变化。这篇工作把 CoT 忠实性从“说得像不像、输入归因像不像”改写成内部概念是否接地：CoT 有没有用到直接预测也在用的 SAE 概念，这些概念消掉以后答案概率会不会掉。
提出 MonoTM，用 SAE 单义特征估计文档主题混合并生成主题描述
Published Sep 9 Abstract MonoTM 分开估计混合与解释主题，三套基准上二者偏好的 SAE 配置不同。MonoTM 是建在文档嵌入 SAE 上的可解释主题模型：混合估计用全部 SAE 特征，主题描述只用另一套配置里通过验证的语义特征。
用 SAE 追踪稠密检索查询扩展的潜变量并用激活转向验证
Published Sep 7
Evaluated models Qwen3-Embedding-0.6B（Qwen-Embed） , SimLM Abstract SAE 追踪稠密检索 QE 的潜变量，转向在四基准上比文本扩展更稳。作者用稀疏自编码器分析稠密检索里的查询扩展：现成检索器不微调时，拼接扩展文本往往增益有限甚至变差，而最终指标和嵌入整体偏移不足以说明内部发生了什么。
分析推理模型拒答假新闻时思维链的内部安全分叉
Published Feb 5
Evaluated models Llama3-8B , Qwen3-4B , Qwen3-8B and others5 Abstract 拒绝不等于过程安全。作者对推理 LLM 在虚假新闻生成中的 CoT 做内部路由分析，并只改关键头来降低过程风险。作者称这是该场景下不安全 CoT 的首次系统分析。
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