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10月9日 · 周五

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找到 94 篇

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  1. 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

    发表
    测试
    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。

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  2. 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

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、OLMo-3-7B-Instruct 等 4 个
    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。

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  3. 可解释性arXiv 2610.04112收录

    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

    收录
    测试
    DINOV2 ViT-B/14
    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。

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  4. 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

    发表
    测试
    Mixtral-8x7B、Qwen1.5-MoE、DeepSeek-MoE 等 5 个
    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。

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  5. 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

    发表
    测试
    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。

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  6. 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

    发表
    测试
    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。

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  7. 可解释性arXiv 2609.14759

    研究:拒答只读取模型道德表征中的伤害切片

    用几何投影与因果交换干预,分析拒绝机制读取的道德表征

    发表
    测试
    OLMo-3-7B-Instruct、OLMo-3-7B base、Qwen2.5-7B-Instruct 等 9 个
    摘要作者指出拒绝机制多仅读取表层伤害感知,在控制瓶颈处运作,阐明了对齐易被移除的机理并提出跨模型双轴分类。

    本文是一项针对大语言模型拒绝机制与对齐浅层性的机械解释性研究。

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  8. 可解释性arXiv 2607.12166

    研究:SAE 相关性恢复的特征最高 77% 因果无效

    用消融与转向干预审计稀疏自编码器特征的因果有效性

    发表
    测试
    toy model (32->8, s=0.95, decayed)、toy model (nhidden=20)、GPT-2-small (gpt2-small-res-jb/blocks.8.hook_resid_pre)

    摘要论文揭示 SAE 特征存在几何匹配与因果有效性脱节现象,提出读写解离机制与实践准则。

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  9. 可解释性arXiv 2608.21766

    研究:六个开源权重模型的评测感知可线性解码,但与口头表达弱相关

    用探针与激活导向分析语言模型的评测意识表征及言语化

    发表
    测试
    Qwen3-8B、Qwen3-32B、Olmo3-7B 等 14 个

    摘要论文系统证明大模型普遍具备评估与部署的隐层表征,但与言语化弱耦合,激活干预可因果诱导言语化且 SFT 阶段起关键稳定作用。

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  10. 可解释性arXiv 2607.24645

    研究提出 FEGA 框架分析 SAE 特征干预的 logit 变化几何

    提出 FEGA 框架,分析 SAE 特征消融后的 logit 效应几何

    发表
    测试
    Gemma-2-2B、ReLU SAE、TopK SAE 等 4 个
    摘要FEGA 说明可解释且有因果作用的 SAE 特征,仍常常缺少稳定的单一转向方向。

    Feature-Effect Geometry Analysis(FEGA) 把 SAE 特征的下游干预效应当成 logit 空间中的云来分类,用来区分可复用方向、低维结构和弥散效应。

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  11. 可解释性arXiv 2609.10060

    研究者提出基于参考的隐藏状态相对表示偏见检测方法

    用相对表示比较微调前后隐状态,检验表征偏见偏移与输出偏见是否共变

    发表
    测试
    Llama 3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma 3-4B-IT
    摘要相对表示上的∆B 在多数微调设置中与三个基准的输出层偏见变化共变。

    Reference-Based Bias Detection用锚句相对表示比较微调前后的隐状态,定义表征偏见偏移∆B,用来审计相关模型变体,而不为每种危害另建输出基准。

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  12. 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

    发表
    测试
    MuQ、MusicFM
    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。

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  13. 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

    发表
    测试
    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。

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  14. 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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  15. 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

    发表
    测试
    ResNet-18、CLIP ViT-L/14、PLIP 等 8 个
    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。

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