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Oct 12 · Monday

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  1. TRACE:仅凭 checkpoint 更新审计大语言模型有害目标

    提出 TRACE,仅凭检查点更新审计有害合规微调目标

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3, Qwen3-8B and others6
    Abstract作者称有害合规 SFT 在检查点更新中留下可排序坐标,并据此做只读权重审计。

    作者在检查点更新里寻找有害合规 SFT 的目标组成,并把读数做成不查询模型、不看未知训练数据的审计分 TRACE。

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  2. 研究:智能体欺骗行为在外部显现前已可从内部表征预测

    提出基于决策前隐藏状态的检测与引导,预测并抑制智能体欺骗

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Qwen3-14B

    Abstract论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测,并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。

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  3. Spatial-SAE:用空间依赖先验改进视觉概念分解

    提出 Spatial-SAE,用空间依赖先验改进视觉概念分解

    Published
    AbstractSpatial-SAE 用空间 Markov 先验替换 patch 独立先验,换取更对齐的视觉概念。

    Spatial-SAE 针对视觉 SAE 的概念碎片化:tokenwise 目标在 LRH 之外把各 patch 的码当成独立,而作者报告冻结视觉 Transformer 的激活仍保留邻域可预测性。

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  4. DiDAE:面向视觉基础模型的快速解耦反事实解释方法

    提出 DiDAE,对冻结视觉基础模型做无梯度解耦反事实解释

    Published
    Evaluated models
    ResNet-18, DINOv3 ViT-L/16
    AbstractDiDAE 用无梯度字典编辑生成解耦反事实,并用于修正与排序。

    DiDAE 用冻结视觉基础模型和一个解耦字典,生成按分量编辑的视觉反事实,再拿去修正依赖伪相关的分类器,或给字典原子按“是否真能翻转该分类器”排序。

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  5. 论文检验线性表示假设:视觉 SAE 的可解释性有多高

    检验视觉 SAE 的可解释性,对照人类判断比较 AIS 与标准指标

    Published
    Evaluated models
    Vanilla SAE, TopK SAE, MP-SAE
    Abstract视觉 SAE 重构很好,但 AIS、MS 与字典指标互不对齐,单一代理不足以核验 LRH。

    这篇工作把 NLP 的 AIS 改到视觉 SAE,用来检查 LRH 的结构代理是否等于人类可解释性。。

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  6. FLIP:面向视觉语言模型的末层推理时探针

    提出 FLIP 末层推理时探针,检验视觉语言模型干预效应的来源

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-VL-4B-Instruct, Qwen3-VL-8B, Kimi-VL-A3B
    Abstract末层 flooring 扫描在四准则下通过,原始层和左右对照没有同一正向区间。

    FLIP 是开源 VLM 上的推理时末层探针,用来检验干预效应是否结构化、与任务相连,而不是用来转向模型。。

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  7. 大型推理模型的效率与安全困境:量化与剪枝如何影响越狱鲁棒性

    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
    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。。

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  8. ResLRP:残差抵消如何导致 Vision Transformer 归因不稳定

    提出 ResLRP,抑制视觉 Transformer 残差抵消引起的归因不稳定

    Published
    Evaluated models
    ViT-B/16, ViT-L/14, ViT-H/14 and others11
    AbstractResLRP 用残差 γ 规则限制 ViT 相关性爆炸,VLM 上忠实性与定位提升最大。

    Berend 等人针对 ViT 上 LRP 热图嘈杂、不忠实的问题,把原因放在残差加法而不是注意力规则:前向抵消留下很小的 zout,标准 LRP 用它作分母,放大成不稳定的正负相关性。

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  9. MonoTM:用可解释单义特征做主题建模,超越关键词表示

    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
    AbstractMonoTM 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。

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  10. 通过稀疏自编码器特征追踪查询扩展效果

    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
    Evaluated models
    Qwen3-Embedding-0.6B(Qwen-Embed), SimLM
    AbstractSAE 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。

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  11. 论文提出拒答的几何解释:事后安全训练脆弱,预训练期持续安全共训更抗攻击

    解释后验安全的权重几何脆弱性,并提出预训练持续安全共训练

    Published
    Evaluated models
    Qwen-2.5-7B, Qwen-2.5-7B-Instruct, Llama-3-8B and others15

    Abstract论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制,并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。

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  12. 动物重识别模型学到了什么?DINOv3 中线性生物概念及其来源

    检验个体身份训练的视觉表示是否线性编码生物概念

    Published
    Evaluated models
    DINOv3-Base ViT(gorilla Re-ID fine-tuned,triplet-margin loss)
    Abstractmetric learning 的大猩猩 Re-ID 表示沿 sex、age 形成可转向的线性轴,微调只重排其位置。

    这篇工作检查只做个体匹配的动物 Re-ID 表示里,有没有可审计的生物学结构。。

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  13. Capsule Lens:定位并追踪模型表示中的概念几何

    提出 Capsule Lens,用胶囊近似并追踪表示空间的概念几何

    Published
    Evaluated models
    CLIP ViT-B/32, CLIP ViT-L/14, Qwen2-VL-2B and others6
    Abstract胶囊闭式拟合概念区域。

    Capsule Lens 用一个可闭式拟合、可跨 checkpoint 比较的胶囊,定位概念在表示空间中的区域并跟踪训练引起的漂移。

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  14. 研究:拒答方向可跨架构迁移,安全工具可按写入位置重新估计

    在写入点定位拒答方向,经刚性旋转跨架构迁移并门控放大

    Published
    Evaluated models
    Falcon-Mamba-7B, Falcon3-Mamba-7B, Llama-3.1-8B and others8
    Abstract拒答方向可经刚性旋转跨架构迁移,但必须在各架构的写入点读取。

    作者研究拒答表示是否随架构改变,结论是表示共享、读取位置随架构变。

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  15. VisER:面向 LVLM 物体幻觉检测的视觉证据与视觉依赖双面指标

    提出 VisER,用内部视觉证据检测 LVLM 物体幻觉

    Published
    Evaluated models
    LLaVA-1.5-7B, LLaVA-NeXT-7B, InstructBLIP and others8
    AbstractVisER 用证据门与图像–前缀比给物体提及打落地分。

    VisER 是面向 LVLM 开放式图像描述的免训练物体级幻觉检测分数,用来处理内部支持的来源混淆。

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