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10月9日 · 周五

阿里巴巴 · Qwen · 论文

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  1. 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

    发表
    测试
    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。

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  2. 可解释性arXiv 2609.38389

    研究揭示多轮攻击中危害性表征的几何演化

    分析多轮攻击中有害性与拒答表征的几何演化

    发表
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-it
    摘要多轮中 harmfulness 渐可分且与 refusal 弱对齐,单轮静态探针可能因此变差。

    作者刻画多轮攻击里 harmfulness 与 refusal 相关表示如何随对话变化,而不提出新的攻击或防御。

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  3. 可解释性arXiv 2609.35544

    减少谄媚能否增强拒答?机制可解释性带来的 AI 安全启示

    用 SAE 与 CFI 压低谄媚,检验直接拒答与施压下拒答是否增强

    发表
    测试
    Qwen3.5-2B-Base、Qwen3.5-9B-Base、Qwen3.5-35B-A3B-Base
    摘要CFI 能持久降低谄媚,但不保证直接拒答变强。

    用 SAE 选出的谄媚特征做补偿性训练注入,检验“少谄媚”是否带来“更强拒答”。。

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  4. 可解释性arXiv 2609.06934

    论文提出拒答的几何解释:事后安全训练脆弱,预训练期持续安全共训更抗攻击

    解释后验安全的权重几何脆弱性,并提出预训练持续安全共训练

    发表
    测试
    Qwen-2.5-7B、Qwen-2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B 等 15 个

    摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制,并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。

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  5. 可解释性arXiv 2609.08322

    多语言 LLM 中的刻板印象如何从内部表征传导到输出:Llama-3.1-8B、Qwen3-8B 与 Gemma-2-9B 的机制对比

    用线性探针、归因修补与 SAE 消融追踪多语模型刻板印象

    发表
    测试
    Llama-3.1-8B、Qwen3-8B、Gemma-2-9B 等 4 个
    摘要可解码、输出影响与稀疏特征消融需要分开测量。

    把多语 LLM 中刻板印象从线性表示追到输出影响,再追到 SAE 特征消融。。

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  6. 可解释性arXiv 2608.29461

    因果模型定位并解锁模型中的故意藏拙行为

    提出因果模型定位残差流中的藏拙轴,并用单层 graft 在推理时解锁

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B、Llama-3-8B、Mistral-7B
    摘要因果模型规定单层 graft 的窗口。

    作者为故意造出的 sandbagging 建立 residual stream 上的因果模型,并用两种推理时、不改权重的 graft 检验其预测。

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  7. 可解释性arXiv 2609.37680

    研究揭示 Qwen2.5-7B-Instruct 数字比较依赖线性表征而非流形

    分析数字比较的因果表征几何,说明比较沿线性方向而非流形完成

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct
    摘要Qwen 比较数字时把线性方向相加,再用局部 MLP 合成全局最大值位置。

    Qwen2.5-7B-Instruct 做数字最大值时,作者给出一套因果几何算法:流形可以存在,比较计算用的是底层线性方向。

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已经到底了