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10月8日 · 周四

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  1. 风险行为arXiv 2610.08670

    研究:后训练配方决定大模型是否违背自身道德判断行事

    提出知行差距面板,测量压力下模型是否违背自身判断

    发表
    测试
    OLMo-3-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Tulu 3 等 7 个
    摘要评估发现后训练配方决定知行差距是否存在,行动前审思可有效缓解。

    本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。

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  2. 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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  3. 可解释性arXiv 2609.25518

    Matryoshka Attribution:把语言模型输出归因到表示与权重

    提出 Matryoshka Attribution,把模型输出归因到表示与权重

    发表
    测试
    gpt2-small、Qwen2.5-0.5B、gemma-2-2b 等 6 个
    摘要MAttr 用随机预算的 sigmoid top-k 学嵌套归因,并在电路基准和拒答权重上给出结果。

    Matryoshka Attribution(MAttr)把“哪些内部计算或权重差导致了输出”写成可以用梯度下降学习的嵌套子集问题。

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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

    用权重几何解释事后安全脆弱,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 2609.13556

    Llama-3.1 医学微调模型在专业术语理解上为何不如通用版:一项机制可解释性对比分析

    提出 JU 与 JI 基准,并用组件分解定位术语知识

    发表
    测试
    Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-8B-UltraMedical
    摘要医学微调的 UltraMedical 在两项术语任务上不如 Instruct,偏差来自少数组件被加重。

    作者用两项术语基准和组件分解,比较通用与医学微调的 Llama-3.1-8B 如何编码领域术语。。

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  7. 可解释性arXiv 2609.15277

    在 Llama 3.1 8B-Instruct 等 LLM 内部定位并因果操控"机会识别旋钮"

    在 LLM 残差流中定位并因果转向机会识别方向

    发表
    测试
    Llama 3.1 8B-Instruct、Claude Opus 4.7、DeepSeek V4 Pro
    摘要作者在 Llama 中定位并转向 OR 方向,判断随之有符号移动。

    作者把人工创业认知定义为 LLM 内部与创业相关的表征和计算如何组织,并用机会识别做结构理论的检验案例。

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  8. 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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已经到底了