可解释性arXiv 2610.02702
研究：LLM 智能体顺从多数时内部仍保留原有前提
用 J-lens 检测屈从多数的智能体是否仍表征原前提
- arXiv
- 2610.02702
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 多智能体
- 组件推理链
摘要揭示 LLM 智能体屈从多数时内部仍表征原推理前提，指出辩论表态共识可能夸大真实认同。
- 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
- 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 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
- 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。
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 2609.23587
大型推理模型的效率与安全困境：量化与剪枝如何影响越狱鲁棒性
分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响
- arXiv
- 2609.23587
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要效率压缩常使 LRM 越狱 HR 下降，作者将其归因于推理退化而非对齐增强。
作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。
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。
- 可解释性arXiv 2609.09575
MonoTM：用可解释单义特征做主题建模，超越关键词表示
提出 MonoTM，用 SAE 单义特征估计文档主题混合并生成主题描述
- arXiv
- 2609.09575
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 组件嵌入
摘要MonoTM 分开估计混合与解释主题，三套基准上二者偏好的 SAE 配置不同。
MonoTM 是建在文档嵌入 SAE 上的可解释主题模型：混合估计用全部 SAE 特征，主题描述只用另一套配置里通过验证的语义特征。
- 可解释性arXiv 2609.23065
从概念对齐到因果接地：思维链忠实性的干预检验
用共享 SAE 检验 CoT 与直接预测的概念对齐和因果接地
- arXiv
- 2609.23065
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 组件推理链
摘要共享 SAE 上的概念重叠只标出候选概念，Δp 才度量它们是否因果支撑答案，且该效应随层和架构变化。
这篇工作把 CoT 忠实性从“说得像不像、输入归因像不像”改写成内部概念是否接地：CoT 有没有用到直接预测也在用的 SAE 概念，这些概念消掉以后答案概率会不会掉。
- 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
已经到底了