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
- 测试
- MuQ、MusicFM
- 组件音频
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。
- 防御arXiv 2609.27399
GUARD：在 CosyVoice2 上做说话人身份遗忘以阻止重识别
提出 GUARD，在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
- arXiv
- 2609.27399
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- CosyVoice2-0.5B、F5-TTS、FireRedTTS
摘要GUARD 用门控激活转向把退出说话人推向冒充相似度，以抑制再识别并保住音质。
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
- 防御arXiv 2609.32720
BiasReducer：面向奖励模型的自适应偏见缓解方法
B IAS R EDUCER 只改奖励头，按数据集选择属性编辑。
- arXiv
- 2609.32720
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Skywork-Reward-V2-Qwen3-1.7B、GRM-Llama3.2-3B-rewardmodel-ft、RM-Mistral-7B 等 7 个
摘要BIASREDUCER 按数据集选择奖励头编辑，五模型三基准平均提升并迁移到下游训练。
BIASREDUCER 是一种只改线性奖励头的奖励模型编辑框架，用来降低模型对预定义表面属性的依赖，并按新数据集决定改哪些属性。
- 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
- 测试
- EnCodec (24 kHz, 6 kbps)、DAC、SpeechTokenizer 等 5 个
- 组件音频
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。
- 可解释性arXiv 2609.34806
大型音频语言模型中的时间绑定机制研究
用激活交换分析音频语言模型的事件时间绑定
- arXiv
- 2609.34806
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- AF-Next、MOSS-Audio、Qwen3-Omni
- 组件音频
摘要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。
- 可解释性arXiv 2609.05074
Influence Score 与 Transformer 可解释性：推理时注意力头有效影响的度量
提出 influence score，量化提示注入检测器各注意力头的有效贡献
- arXiv
- 2609.05074
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DeBERTa-v3-base prompt-injection classifier
- 组件护栏与评审
摘要该分数把注意力头的方向与残差贡献连到分类，并分开正确与错误预测。
这项工作在推理时给提示注入检测分类器的注意力头一个影响分数，用来看分类决策从哪些头来。缺口是电路分析往往要重插桩，只看输出又不知道内部组件的贡献。作者希望同时看到决策在哪一层形成、哪些头在推，以及正确与错误是否对应不同机制。
- 可解释性arXiv 2609.24801
研究用 XAI 归因分析 Prompt Guard 2，同义词替换可翻转其提示注入判定
用词级归因指导同义词替换，翻转提示注入检测并验证越狱
- arXiv
- 2609.24801
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Prompt Guard 2 (86M)、Llama 3.1 8B
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
已经到底了