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10月9日 · 周五

可解释性 · 论文

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  1. 可解释性arXiv 2609.35367

    DAFI:面向 SAE 特征双端解释的智能体方法

    提出 DAFI,把 SAE 特征解释为输入、输出与功能三元组

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemma-2-2B、Gemma-2-9B、Qwen3-1.7B-Base 等 6 个
    摘要DAFI 用三项假设和可迁移技能解释 SAE 特征,并发现多数可靠端点语义并不等价。

    DAFI 把单个 SAE 特征解释成输入激活语义、干预输出偏向,以及二者之间的功能映射,并由智能体按分项诊断修订。

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  2. 风险行为arXiv 2609.35591

    语言模型会依据隐藏效价做出选择

    用价态转向检验模型是否依据隐藏效价做出选择

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemma-3-27B、OLMo-2-32B Base、OLMo-2-32B SFT 等 10 个
    摘要价态转向留下的隐藏痕迹会按剂量改变选择。

    作者研究语言模型是否会按价态相关的隐藏状态行动。他们不直接询问感受,因为回答可能来自内省、表面匹配或训练脚本。

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  3. SAEScientist-Bench:AI 智能体能否自主开展 SAE 可解释性研究

    提出 SAEScientist-Bench 评测智能体自主发现 SAE 特征

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemini 3.8 Flash、Gemma-2-9B-IT、Kimi K3 等 12 个
    摘要SAEScientist-Bench 显示前沿智能体能找到选择性 SAE 特征,但因果 steering 仍明显低于 Expert。

    SAEScientist-Bench 评测 AI 智能体能否用预训练 SAE 自主完成“给定概念、找出一个特征”的机制发现。

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  4. 可解释性arXiv 2609.34686

    研究揭示工具智能体中越狱上下文残留导致的安全路由分化

    用配对续写与激活修补揭示工具智能体越狱后的安全路由分化

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemma-3-12B、Gemma-4-12B、Qwen3-14B 等 8 个
    摘要越狱后的同一安全反馈在八个工具智能体上分成三条路由,因果集中在最后几层并可作预测基线。

    这篇工作把越狱上下文残留之后的运行时安全反馈,做成工具智能体上的三路路由问题,并用激活修补给这个路由一个晚层的因果位点。作者认为,反馈可能恢复合法执行、留下未授权动作,或误伤良性流程,而现有攻击、基准和静态护栏没有在固定历史上把这三种结局分开。配对续写因此从同一冻结检查点分别接中性提醒 N 和安全反馈 S,并交叉保留越狱 J+ 与中和越狱 J0。

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  5. 可解释性arXiv 2609.36138

    SAKIKO:对工具调用 LLM 内部干预的机制审计框架

    提出 SAKIKO 框架,审计工具调用 LLM 的定向激活干预是否构成修复

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemma-2-9B、Phi-3.5-mini、Qwen2.5-7B 等 8 个
    摘要SAKIKO 用目的地、保持和预注册不确定性裁定内部转向是否算修复。

    SAKIKO 审计工具型 LLM 在执行前 K 路动作上的内部干预:行为净增益、到达正确动作、保住原本正确的决策、以及统计证据充分,是四件分开的事。

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已经到底了