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10月10日 · 周六

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找到 7 篇
筛选4

系统形态

模型与 API7网页与电脑操作0

层

模型层7

系统组件

推理链7微调与开源权重3视觉9音频4图像生成3多模态16
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 194 篇还没打标签，不在筛选结果里。
系统形态：模型与 API系统形态：网页与电脑操作系统组件：音频系统组件：图像生成清除全部

另有 194 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 可解释性arXiv 2610.10865

    用路由稀疏自编码器解耦语音编码器中的语言学与副语言学信息

    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

    arXiv
    2610.10865
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    SPEAR XLarge、WavLM Large
    摘要路由 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。

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  2. 可解释性arXiv 2610.06945

    超越线性表征假设：KANSteer 用非线性激活引导文本到图像模型

    提出 KANSteer，用非线性激活引导拟合文生图有序概念轨迹

    arXiv
    2610.06945
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    FLUX.1-schnell、FLUX.1-dev
    摘要KANSteer 用曲线替代固定方向。

    KANSteer 研究文生图扩散模型里，有序视觉概念能否沿单一激活方向被遍历，并改用一维曲线做 steering。

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  3. 可解释性arXiv 2610.01864

    从孤立特征到轨道：通过多重 SAE 对齐发现音乐概念

    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

    arXiv
    2610.01864
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    MuQ、MusicFM
    摘要用移调对齐的多 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。

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  4. 可解释性arXiv 2609.39625

    D-Scope：用稀疏自编码器分解与操控扩散 Transformer

    提出 D-Scope，用视觉质心检索 SAE 解码方向并转向扩散生成

    arXiv
    2609.39625
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    SANA-Sprint、Nitro-1-PixArt、SANA teacher 等 4 个
    摘要D-Scope 用视觉质心检索单个 SAE 方向做掩码转向，对比检索提高区域增益但不一致改善保持。

    D-Scope把扩散 Transformer 中 SAE 特征的高激活图像块，接到文本查询驱动的单方向生成干预上。

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  6. 可解释性arXiv 2609.34052

    通过稀疏自编码器实现神经音频编解码器的可解释框架：面向年龄、性别与口音的探索

    用 SAE 分析神经音频编解码器如何编码年龄、性别与口音

    arXiv
    2609.34052
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    EnCodec (24 kHz, 6 kbps)、DAC、SpeechTokenizer 等 5 个
    摘要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。

    深度解读完整解读
  7. 可解释性arXiv 2609.09909

    解读文本到图像扩散模型中的对象依赖概念脆弱性

    用逐步 SAE 诊断文生图概念脆性，并推理时向类原型插值

    arXiv
    2609.09909
    发表
    层
    模型层
    场景
    模型与 API
    被测模型
    SD 1.5、SD 3.5、SDXL 等 5 个
    摘要逐步 SAE 诊断物体依赖的概念脆性，早期向类原型插值可在五骨干上提高风格与属性指标。

    作者用逐步稀疏自编码器审计文生图扩散模型里随物体变化的概念脆性，并用推理时原型插值检验该诊断。。

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已经到底了