分析与理论arXiv 2609.37312
研究：隐蔽推理必然留下信息痕迹，但思维链未必可读
分析隐蔽推理在思维链监控下的信息足迹下界与不可读性
- arXiv
- 2609.37312
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen 3.5 397B-A17B 等 12 个
摘要论文从理论与实证探明了思维链监控的边界：复杂隐蔽计算必然泄露信息足迹且需承担长度税，但该足迹可被在线加密而不可读。
- 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。
- 可解释性arXiv 2610.00895
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
- arXiv
- 2610.00895
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ResNet-18、CLIP ViT-L/14、PLIP 等 8 个
- 组件视觉
摘要DiDAE 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。
- 可解释性arXiv 2609.30993
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
- arXiv
- 2609.30993
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-4B-Instruct、Qwen3-VL-8B、Kimi-VL-A3B
- 组件视觉
摘要末层 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。。
- 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 2609.35020
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
- arXiv
- 2609.35020
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DINOv2、ViT、SigLIP 等 9 个
- 组件视觉
摘要视觉 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。。
- 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
- 测试
- SANA-Sprint、Nitro-1-PixArt、SANA teacher 等 4 个
- 组件图像生成
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。
- 可解释性arXiv 2609.04721
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
- arXiv
- 2609.04721
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Falcon-Mamba-7B、Falcon3-Mamba-7B、Llama-3.1-8B 等 8 个
摘要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。
- 可解释性arXiv 2609.05575
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
- arXiv
- 2609.05575
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-2B 等 6 个
- 组件视觉
摘要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。
- 可解释性arXiv 2609.06020
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
- arXiv
- 2609.06020
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DINOv3-Base ViT（预训练）、DINOv3-Base ViT（gorilla Re-ID fine-tuned，triplet-margin loss）
- 组件视觉
摘要metric 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。。
- 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
- 测试
- SD 1.5、SD 3.5、SDXL 等 5 个
- 组件图像生成
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。。
- 可解释性arXiv 2609.17152
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
- arXiv
- 2609.17152
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ViT-B/16、ViT-L/14、ViT-H/14 等 11 个
- 组件视觉
摘要ResLRP 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。
- 可解释性arXiv 2608.30480
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
- arXiv
- 2608.30480
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LLaVA-1.5-7B、LLaVA-NeXT-7B、InstructBLIP 等 8 个
摘要VisER 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。
- 可解释性arXiv 2609.24243
TAME：用 SAE 抑制激活缓解 VLM 思维链混淆
提出 TAME，在强化学习中抑制模板激活以缓解思维链混淆
- arXiv
- 2609.24243
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-8B、Gemma-3-12B-it、GPT-4o 等 7 个
已经到底了