可解释性arXiv 2609.37616
语言模型中的权威偏差：来源顺从与用户认同并非同一行为
因果解耦来源依从与用户迎合的内部机制
- arXiv
- 2609.37616
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-4-26B-A4B、Gemini-3.1-Pro、Qwen3.5-27B 等 8 个
- 风险失准与价值偏离
摘要论文发现模型对验证源的依从强于用户迎合，通过因果干预区分了二者机制，并检验了权威方向移除的缓解效果。
- 防御arXiv 2609.32720
BiasReducer：面向奖励模型的自适应偏见缓解方法
B IAS R EDUCER 只改奖励头，按数据集选择属性编辑。
- arXiv
- 2609.32720
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GRM-Llama3.2-3B-rewardmodel-ft、GRM-Llama3.1-8B-rewardmodel-ft、Llama-3.2-3B-Instruct 等 7 个
摘要BIASREDUCER 按数据集选择奖励头编辑，五模型三基准平均提升并迁移到下游训练。
BIASREDUCER 是一种只改线性奖励头的奖励模型编辑框架，用来降低模型对预定义表面属性的依赖，并按新数据集决定改哪些属性。
- 可解释性arXiv 2609.03148
LLM 如何处理上下文知识冲突：ContextConflict 数据集与机制可解释性分析
构建 CONTEXT CONFLICT 解释模型如何表征并化解语境知识冲突
- arXiv
- 2609.03148
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- gemini-2.5-pro、llama-3.1-70b-instruct、llama-3.1-8b-instruct 等 7 个
摘要CONTEXT CONFLICT 显示模型能内部察觉冲突，却偏向靠前证据。
CONTEXT CONFLICT 把问题从“参数知识对外部语境”转到“语境内部多来源证据互相冲突”，并同时给出数据、机制分析和一种无训练转向。
- 防御arXiv 2609.05800
Spillover-Aware Multi-Value Steering：面向多元对齐的 LLM 激活引导去纠缠方法
用 Gram 逆校正多价值激活转向，抑制多元对齐的跨维溢出
- arXiv
- 2609.05800
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.2-3B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-1B-Instruct 等 4 个
- 防御推理时干预
- 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
- Llama-3-8B、Llama-3.1-8B、Gemma-2-9B 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。
- 防御arXiv 2609.10658
GeoSteer：面向大语言模型激活引导的测地线优化方法
提出 GeoSteer，把保范数激活引导做成球面测地线优化
- arXiv
- 2609.10658
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LLaMA-3.1-8B、Falcon-7B、Mistral-7B-v0.3 等 4 个
- 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
- arXiv
- 2609.36139
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemini 3.1 Pro、Llama3.1-8B、Gemma 3 等 8 个
- 风险欺骗与谋划
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。
已经到底了