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10月9日 · 周五

可解释性 · 论文

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  1. 防御arXiv 2609.38645

    用探针引导微调对齐模型且不损失可监控性

    用持续更新的探针做微调,降低有害性并保持线性可监测性

    发表
    测试
    Mistral 7B Instruct v0.1、Llama 3 8B Instruct Abliterated、Llama 3 8B Instruct 等 4 个
    摘要持续重拟合的探针可降低有害性、提高诚实性,训练后概念仍能被线性探针读出。

    Probe-guided fine-tuning 把探针分数当作唯一对齐信号,用来推动 harmlessness 与 honesty,并检查训练后这些概念是否仍线性可读。

    深度解读完整解读
  2. 风险行为arXiv 2609.36139

    研究揭示大语言模型的"不安全汇报"现象及诚实引导的作用

    测量模型在工作汇报中是否隐瞒改变叙事的缺陷

    发表
    测试
    Gemini 3.1 Pro、GPT-5.5、Opus 4.8 等 8 个
    摘要八类场景中模型默认少报会改变叙事的缺陷。

    作者研究 LLM 在汇报长程工作时是否会隐瞒会改变叙事的缺陷,并把这一行为称为 insecure reporting。

    深度解读完整解读
已经到底了