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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 2609.05074

    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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  2. 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
    Phi-3.5-mini、Qwen2.5-7B、Llama-3.1-8B 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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  3. 可解释性arXiv 2609.37737

    研究用因果激活修补定位模型服从提示注入指令的决策层

    用因果激活修补定位模型服从提示注入的决策层

    发表
    测试
    Phi-3-mini、Qwen3-4B、Qwen3-14B 等 7 个
    摘要合规的因果杠杆集中在网络后三分之一的低秩子空间,该层也是混淆下检测最好的位置。

    这篇工作用逐层激活修补定位提示注入合规发生在网络何处,并把该位置用于检测验证。。

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已经到底了