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 2610.09384
人格层级模型解释微调 LLM 的上下文泛化
提出人格层级模型并设计 PPR 抑制奖励作弊的跨上下文泛化
- arXiv
- 2610.09384
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-4B、Llama-3.1-8B-Instruct
摘要提出人格层级模型揭示微调跨上下文泛化规律，报告角色距离正相关性，通过 PPR 抑制 RL 作弊。
- 可解释性arXiv 2610.08559
研究：LLM 潜在空间去偏方向主要编码置信度而非公平性
分析 LLM 去偏激活方向，发现其编码置信度而非公平性
- arXiv
- 2610.08559
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama-3.1-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、Falcon3-7B-Base 等 8 个
摘要论文揭示激活引导去偏见方向主要编码模型置信度而非公平性，偏见评分下降实为诱发弃答或使概率均分的假象。
- 可解释性arXiv 2610.05541
研究者提出 CAP 指标与 CSFD 算法，发现越狱通过压制安全特征绕过拒答
提出 CAP 指标与 CSFD 算法，发现被抑制的安全特征
- arXiv
- 2610.05541
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Gemma-2-2B、Qwen3-8B、Gemma-3-4B-IT 等 5 个
- 风险拒答失当
摘要论文指出越狱通过抑制安全特征运作，提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。
- 可解释性arXiv 2610.04907
为什么潜意识学习需要海量数据：从引导向量恢复看含噪逆问题
用转向向量恢复把阈下学习解释为含噪逆问题
- arXiv
- 2610.04907
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-IT
摘要作者用含噪 Fisher 求逆解释：软监督数百条可恢复转向向量，硬标签要大量独立载体。
这篇工作用可控的转向向量回收，解释阈下学习为什么通常要很多语义无关的载体。
- 可解释性arXiv 2610.04676
用迭代零空间投影提取人格子空间以调控 LLM 行为
提出 PaSS，在推理时提取并缩放已嵌入的人格子空间
- arXiv
- 2610.04676
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Llama3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
摘要PaSS 用 INLP 调制已嵌入人格。
PaSS 是推理时的人格调制方法：人格已经写在输入里时，把它当成潜空间中的多维子空间来缩放，而不是再注入一个固定方向。
- 可解释性arXiv 2610.04125
研究揭示 LLM 风险偏好中自我报告与行为由近乎正交的表征方向控制
揭示风险自述与实际行为由近正交表征分别控制
- arXiv
- 2610.04125
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、OLMo-3-7B-Instruct 等 4 个
- 风险欺骗与谋划
摘要论文证明大模型自述与行为脱节根植于表征近正交性，自述无法作为行为审计依据。
这篇论文从内部表征与因果干预视角，系统研究了大语言模型在风险承担（Risk-Taking）场景下自我报告与实际决策脱节的根本机制。
- 可解释性arXiv 2610.04119
研究揭示 Pythia 训练早期低于随机水平的暂时性偏好成因
因果检验训练早期重复名偏好来自复制早于抑制
- arXiv
- 2610.04119
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Pythia 160M、Pythia 410M、Pythia 1B 等 16 个
摘要早期重复名复制已有害，成熟抑制仍弱，二者时间差对应低于随机的窗口。
这篇工作分析 Pythia 在 IOI 上学到“续写只出现一次的名字”时，中间为何会出现一段更偏好重复名的窗口。
- 可解释性arXiv 2610.04112
Spatial-SAE：用空间依赖先验改进视觉概念分解
提出 Spatial-SAE，用空间依赖先验改进视觉概念分解
- arXiv
- 2610.04112
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 组件视觉
摘要Spatial-SAE 用空间 Markov 先验替换 patch 独立先验，换取更对齐的视觉概念。
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。
- 可解释性arXiv 2610.04020
ClasSAE：通过可微特征-类别亲和度实现类别对齐的稀疏自编码器
提出 ClasSAE，在 SAE 训练中学习特征与类别的可微亲和
- arXiv
- 2610.04020
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要ClasSAE 用类别亲和联合训练词典，以较低重建换免分类器预测和低强度编辑。
ClasSAE 把已知类别写进 SAE 的训练，而不是在冻结词典上事后找特征。。
- 可解释性arXiv 2610.04017
WISE 与 JuntaLearner：面向语言模型的交互感知电路发现方法
提出 WISE 与 JuntaLearner 以发现考虑交互的语言模型电路
- arXiv
- 2610.04017
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-2 small、Qwen3-1.7B-Base、Llama-3.1-8B 等 5 个
摘要用可学习的集合效应给组件排序，并同时看必要性、忠实性与任务特异性。
JUNTA LEARNER 用集合级因果效应为语言模型组件排序，用来定位任务电路。
- 可解释性arXiv 2610.03698
DINOv2 中 register token 与高范数 patch token 的功能角色解析
用 SAE 解析 ViT 中 register 与高范数 patch 的功能角色
- arXiv
- 2610.03698
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- facebook/dinov2-small、facebook/dinov2-with-registers-small
摘要register 特征更偏高层语义且消融影响大，outlier 更偏纹理且消融影响小。
作者用 SAE 比较 DINOv2 中 register token 与高范数 outlier patch token 的语义和功能。register 能减少背景区高范数伪影，但两类 token 编码什么、特征是否分开、消融影响是否不同，此前没有充分建立。在 ImageNet-1k 上取 layer-8 激活：facebook/dinov2-small 用于 outlier 与 Base full，facebook/dinov2-with-registers-small 用于 register 与 Register full。
- 可解释性arXiv 2610.02910
论文提出用路由梯度敏感度定位稀疏 MoE 模型中的安全敏感专家
用路由梯度敏感度定位稀疏 MoE 的安全敏感专家
- arXiv
- 2610.02910
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Mixtral-8x7B、Qwen1.5-MoE、DeepSeek-MoE 等 5 个
- 风险拒答失当
摘要频率不是敏感度。
在五个稀疏 MoE 上，用 router 梯度而不是激活频率挑选要抑制的专家，留出恶意提示词上的拒答降得更多。。推理时让少数路由专家不被选中，就可以不重训练地改变拒答，但频率只记录使用次数。
- 可解释性arXiv 2610.02829
研究在 11 个开源 LLM 潜空间中发现临床概念中心
用 SAE 在开源 LLM 中定位临床概念中心并检验因果使用
- arXiv
- 2610.02829
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-8B-Base、Qwen3.5-9B-Base、Qwen3-30B-A3B-Base 等 11 个
- 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 检测辩论中屈从多数的智能体是否仍内部表征原前提
- 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
- 风险欺骗与谋划
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 2610.02098
研究揭示机制可解释性中的目标层恢复缺口
比较等规模电路的忠实度与行为准则，揭示目标层恢复缺口
- arXiv
- 2610.02098
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-2 small、four-layer attention-only width-512 code model、InterpBench compiled transformers
摘要同等规模下 faithfulness 会错排行为更好的电路。
作者研究电路发现的评测目标：干预定义的 faithfulness 可能偏好一个规模相同、但在固定行为测试上更差地复现完整模型的电路，即 objective-level recovery gap。
- 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
- 被测模型
- MuQ、MusicFM
- 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 2610.01821
研究者提出非线性概念流形发现与对齐方法，用于分析大语言模型内部表示
提出残差流上的非线性概念发现与对齐方法，比较模型内部概念结构
- arXiv
- 2610.01821
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-2、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3-4B 等 9 个
摘要NLMCD-NLP 用 CBA 比较非线性概念，层块、语言共享和微调漂移都随模型与阶段而变。
NLMCD-NLP 把概念建成低维非线性流形，用 CBA 比较 LLM 在层、规模、语言和训练阶段上的表示，而不把相似度压成一个全局线性统计量。
- 可解释性arXiv 2610.01495
路由熵能否作为 Attention-Residual Transformer 的不确定性信号？一项审计研究
审计路由熵是否在置信度之外仍携带预测正确性信息
- arXiv
- 2610.01495
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Swin-Tiny、DeiT-Small、ViT-B/16
摘要打乱对照上的优势没有变成相对置信度的优势，且已知信号下探针只恢复一部分效应。
这篇工作审计 Attention-Residual 视觉 Transformer 的路由熵，能否在模型自身输出之外充当不确定性信号。
- 可解释性arXiv 2610.00895
DiDAE：面向视觉基础模型的快速解耦反事实解释方法
提出 DiDAE，对冻结视觉基础模型做无梯度解耦反事实解释
- arXiv
- 2610.00895
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- ResNet-18、DINOv3 ViT-L/16
- 组件视觉
摘要DiDAE 用无梯度字典编辑生成解耦反事实，并用于修正与排序。
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。