提出 Spatial-SAE，用空间依赖先验改进视觉概念分解
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。
提出 Patch-to-Prune，旁路 VLM 部分层的视觉投影计算
P2P 是面向 VLM 推理的训练无关计算旁路：不删除视觉 token，而在选定 decoder 层用固定激活代理代替视觉投影。
检验监控器低读数能否作为代码奖励作弊已受控的证据
本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练（RLVR）中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是：在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时，接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。
用因果审计检验视觉工具观察是否真正改变答案
对六个 thinking-with-images 模型做因果审计，检查 crop-and-zoom 返回的观察是否中介最终答案。
用 advantage 衡量思维链步骤重要性，检验文本能否解码
作者用强化学习中的 advantage 比较 CoT 步骤“看起来重要”和“实际改变答案概率”是否一致。
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
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。
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
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。
提出 DiDAE，对冻结视觉基础模型做无梯度解耦反事实解释
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。
用续写扰动衡量思维链对答案的因果约束如何随任务难度变化
摘要在所测续写干预与模型中，思维链对答案的约束随任务和后训练条件而变。
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
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。
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
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。。
用 SAE 分析神经音频编解码器如何编码年龄、性别与口音
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。
用激活交换分析音频语言模型的事件时间绑定
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。
检验视觉 SAE 的可解释性，对照人类判断比较 AIS 与标准指标
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。。
提出 D-Scope，用视觉质心检索 SAE 解码方向并转向扩散生成
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。
提出 EraseSAE，在文生视频模型中局部擦除指定概念
EraseSAE 把 SAE 用于 DiT 文生视频模型的概念擦除。作者要解决的是：全局改权重或表面负提示对不齐细粒度、分布式的概念，而且会改到无关时空区域。
提出 Capsule Lens，用胶囊近似并追踪表示空间的概念几何
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。
检验个体身份训练的视觉表示是否线性编码生物概念
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。。
用 SAE 追踪稠密检索查询扩展的潜变量并用激活转向验证
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。
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
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。