可解释性arXiv 2610.12361
研究：法律推理模型引用法条不等于依据法条
用依据置换与隐层追踪审计法律思维链是否真正依赖所引法条
- arXiv
- 2610.12361
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B、Qwen3-14B、Llama-3.1-8B 等 7 个
摘要作者通过依据置换反事实与内部承诺追踪发现法律 CoT 裁决对依据依赖度有限，且易受提示注入操纵。
本研究针对法律领域大语言模型思维链推理中引用法律依据的因果真实性展开实证审计。
- 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
- 被测模型
- Qwen3.5-4B、Qwen3.6-27B、Gemma-4-E4B-it 等 4 个
- 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 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
- 被测模型
- QwQ-32B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
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。。
- 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
- 被测模型
- Llama-3.1-8B、Gemma-2-2B、Gemma-2-9B 等 5 个
- 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
- 被测模型
- Qwen3-VL-8B、Gemma-3-12B-it
已经到底了