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10月9日 · 周五

可解释性 · 论文

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  1. 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。

    发表
    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。

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  2. 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

    发表
    测试
    DeBERTa-v3-base prompt-injection classifier
    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。

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  3. 可解释性arXiv 2609.06968

    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

    发表
    测试
    Qwen3-Embedding-0.6B(Qwen-Embed)、SimLM
    摘要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。

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  4. 可解释性arXiv 2609.08173

    基于 SAE 引导的关键路径识别(KPI)解决知识冲突

    提出 KPI,用入度定位跨层关键路径并做 SAE 转向以解决知识冲突

    发表
    测试
    Llama-3-8B、Llama-3.1-8B、Gemma-2-9B 等 4 个
    摘要KPI 以入度关键路径替代大批 SAE 特征转向,在冲突 RAG 上提高忠实并减轻副作用。

    KPI 针对知识冲突 RAG 中的 SAE 转向:相关性批量改特征会带入冗余,少量因果上关键的特征即可完成转向。

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