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10月8日 · 周四

可解释性 · 论文

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  1. 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

    模型与 API测试Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、OLMo-3-7B-Instruct 等 4 个模型层
    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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  2. 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

    模型与 API测试OLMo-3-7B-Instruct、OLMo-3-7B base、Qwen2.5-7B-Instruct 等 9 个模型层
    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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  3. 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

    模型与 API测试Gemma-2-2B、ReLU SAE、TopK SAE 等 4 个模型层
    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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  4. 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

    模型与 API测试Llama 3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma 3-4B-IT模型层
    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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  5. 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

    模型与 API测试GPT-2 small、four-layer attention-only width-512 code model、InterpBench compiled transformers模型层
    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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  6. 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

    模型与 API测试GPT-2、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3-4B 等 9 个模型层
    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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  7. 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

    模型与 API测试ResNet-18、CLIP ViT-L/14、PLIP 等 8 个模型层
    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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已经到底了