分析与理论arXiv 2610.09667
东京大学研究：推理模型按 UUID 阈值或整除规则挑选审计样本，控制标识符即可躲开复核
揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样，使审计可被预测
- arXiv
- 2610.09667
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
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- GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.4 mini 等 6 个
- 组件推理链
摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则，破坏群体独立性并导致审计预测漏洞，建议显式提供随机输入。
- 分析与理论arXiv 2610.08144
新论文称 Lean 验证不能为 OpenAI 的 Navier-Stokes 自然语言证明背书
论证 Lean 编译通过不能保证自然语言数学证明语义忠实
- arXiv
- 2610.08144
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- ChatGPT-6 (Astra Ultra)、OpenAI Navier-Stokes formalisation AI、Meta Atlas autoformaliser
摘要论文论证了形式化编译不保证原证明正确，确立了消歧不可计算性理论，并揭示了 OpenAI 爆破证明中的具体脱节。
- 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
- arXiv
- 2609.14759
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
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- GPT-OSS-20B、OLMo-3-7B-Instruct、OLMo-3-7B base 等 9 个
- 风险拒答失当
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。
- 可解释性arXiv 2607.12166
研究：SAE 相关性恢复的特征最高 77% 因果无效
用消融与转向干预审计稀疏自编码器特征的因果有效性
- arXiv
- 2607.12166
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-2-small (gpt2-small-res-jb/blocks.8.hook_resid_pre)、toy model (32->8, s=0.95, decayed)、toy model (nhidden=20)
摘要论文揭示 SAE 特征存在几何匹配与因果有效性脱节现象，提出读写解离机制与实践准则。
- 分析与理论arXiv 2609.08812
研究团队用收敛与区分效度检验 56 个 AI 基准，发现安全基准相关性普遍偏弱
用聚合与区分效度检验基准是否衡量其所称概念
- arXiv
- 2609.08812
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- gpt-4o-mini_2024-07-18、gpt-5-nano-2025-08-07、Qwen 1.5 110B Chat 等 15 个
- 可解释性arXiv 2609.14754
研究者总结因果可解释性中的六类测量失效与校准协议
提出因果可解释性仪器校准规程，识别决策位点测量失效
- arXiv
- 2609.14754
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-OSS-20B、OLMo-3-7B-Instruct、Qwen2.5-7B 等 6 个
摘要论文系统梳理并实证揭示了大模型可解释性测量的六种伪影陷阱，提出了四项严格的校准与验证规程。
- 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
- arXiv
- 2610.02098
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- 模型与 API
- 测试
- GPT-2 small、four-layer attention-only width-512 code model、InterpBench compiled transformers
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。
- 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
- arXiv
- 2610.01821
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 分析与理论arXiv 2605.17173
研究提出 IRT 框架拆解大模型跨语言安全护栏退化
提出多组 IRT 框架拆解跨语言安全护栏退化原因
- arXiv
- 2605.17173
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- 模型与 API
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- gpt-4.1-mini、gpt-4o-mini、gpt-4.1-nano 等 15 个
- 攻击越狱
摘要多组 IRT 把多语安全失败拆成能力、语言难度和题目特异差距，并在闭源配置上估计这些因子。
Zhang、Patel、Truong 与 Koyejo 用多组项目反应理论，解释安全护栏为何随语言变化，而不是只报告一个 JSR。
- 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
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-OSS-20B、GPT-5.4、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。
- 分析与理论arXiv 2609.38107
研究：iGSM 基准显示正确答案常伴随无效思维链
检查正确答案对应的思维链是否构成合法推导
- arXiv
- 2609.38107
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- 模型与 API
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- 124M-parameter GPT-2-style models（12-layer, hidden size 768, rotary embeddings）
- 组件推理链
摘要iGSM 上答案正确、轨迹合法与极简性可以分开，分布偏移下差距变大。
iGSM 上的程序可检查实验：正确答案并不保证思维链是合法推导。。作者针对一个被用于监测和解读的假设：发出的轨迹忠实于、或至少可靠相关于模型如何得到答案。
- 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
- arXiv
- 2609.25518
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- 模型层
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- 模型与 API
- 测试
- gpt2-small、Qwen2.5-0.5B、gemma-2-2b 等 6 个
- 风险拒答失当
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。
- 可解释性arXiv 2609.28809
Stream Recursion Model（SRM）：面向可扩展机制可解释性的新架构
提出 SRM 多流递归架构，以可学习流间注意力支持机制分析
- arXiv
- 2609.28809
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- 模型与 API
- 测试
- GPT-2、SRM-base、SRM-med 等 5 个
摘要SRM 用可学习的流间注意力扩展 HRM，语言损失可接近 GPT-2。
Stream Recursion Model（SRM） 修改 HRM 的多流结构，使流数增加时语言建模仍能扩展，并让路由和流分工可以直接看。
- 可解释性arXiv 2609.23587
大型推理模型的效率与安全困境：量化与剪枝如何影响越狱鲁棒性
分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响
- arXiv
- 2609.23587
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-4o、QwQ-32B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 等 4 个
摘要效率压缩常使 LRM 越狱 HR 下降，作者将其归因于推理退化而非对齐增强。
作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。
- 可解释性arXiv 2609.00755
S^3martCirc：自监督智能电路发现框架
提出 S³martCirc 联合发现电路并划分节点角色
- arXiv
- 2609.00755
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- 模型与 API
- 测试
- GPT-2、Llama 3.2 1B、Qwen 3 1.7B
摘要S³martCirc 联合发现电路并分两类角色。
S³martCirc 把电路成员和节点功能放进同一次优化。。要处理的情况是：先选注意力头或前馈神经元，再人工指定 name mover 一类任务专用角色。
- 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
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- 模型与 API
- 测试
- gpt-5、gpt-oss-120b、gpt-oss-20b 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。
- 可解释性arXiv 2609.07876
研究揭示 Transformer 层间纠正机制 TLCM
揭示相邻 Transformer 层相互抵消残差写入的 TLCM
- arXiv
- 2609.07876
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- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-2 XL、Llama 3.1 8B、Llama 3.1 8B Instruct 等 10 个
- 可解释性arXiv 2609.15533
论文指可解释替换网络忠实性易被微小扰动翻转，提出形式化验证框架
提出 IRN 忠实性的可达性验证框架并收紧认证界
- arXiv
- 2609.15533
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-2、Gemma 2 2B、Gemma 3 1B 等 5 个
摘要IRN 在改写下特征翻转。
这篇工作把“IRN 是否在对抗邻域里复现模型计算”从干净集上的重构损失，改写成可认证的ℓ∞忠实差距，并在五个开源模型族上同时报告攻击上界和验证上界。。
- 可解释性arXiv 2609.22850
同一结果，不同读出：LLM 中可引导效价方向究竟代表什么
检验可引导的 good-bad 方向是否读出与历史无关的效价
- arXiv
- 2609.22850
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-oss-20B、Qwen3-4B-Instruct-2507、Qwen3-8B 等 5 个
摘要zV 跨编码迁移且 RL 后更耦合价值，但同一结果的读出仍取决于预告历史，不能当成与历史无关的效价。
这篇工作用构念效度约束一个 welfare 相关的解读：迷宫中的 good–bad 方向 zV 是否读出已实现结果的效价。。
- 分析与理论arXiv 2609.33989
RewardExplainer：用反事实偏好反馈学习奖励模型解释
提出 RewardExplainer，用反事实偏好反馈学习奖励模型解释
- arXiv
- 2609.33989
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-4o、FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1、Skywork-Reward-V2-Qwen3-1.7B 等 7 个
- 组件护栏与评审
摘要RewardExplainer 用双向反事实反馈训练 RM 解释器，并用以发现偏差、定向微调原 RM。
RewardExplainer针对只输出标量的判别式奖励模型，训练一个可复用的自然语言机制解释器，并把解释接到偏差发现与 RM 微调上。