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 检测屈从多数的智能体是否仍表征原前提
- arXiv
- 2610.02702
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- Gemma-4-E4B-it、Qwen3.5-4B、Qwen3.6-27B 等 4 个
- 组件推理链
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 2609.08173
基于 SAE 引导的关键路径识别（KPI）解决知识冲突
提出 KPI，用入度定位跨层关键路径并做 SAE 转向以解决知识冲突
- arXiv
- 2609.08173
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Gemma-2-9B、Llama-3-8B、Llama-3.1-8B 等 4 个
摘要KPI 以入度关键路径替代大批 SAE 特征转向，在冲突 RAG 上提高忠实并减轻副作用。
KPI 针对知识冲突 RAG 中的 SAE 转向：相关性批量改特征会带入冗余，少量因果上关键的特征即可完成转向。
- 攻击arXiv 2609.09865
CGMIA：用成员推理攻击检测代码生成基准的数据泄漏
提出 CGMIA，用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏
- arXiv
- 2609.09865
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 编程 Agent
- 攻击者
- 灰盒
- 测试
- CodeGemma (2B)、Qwen2.5-Coder (3B)、DeepSeek-Coder (1.3B) 等 5 个
- 攻击提取与窃取
摘要CGMIA 融合相似度、通过率、困惑度与 CodeBERT，在模拟泄漏上优于八个 MIA 基线。
CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集，使评测不依赖对训练语料的直接访问。
已经到底了