可解释性arXiv 2610.09600
SafeEvo：从拒答回路视角解释大模型安全对齐机制与演化
提出安全电路对齐，把对齐更新限制在预训练拒绝电路内
- arXiv
- 2610.09600
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3-8B、Qwen-2.5-7B、Mistral-7B-v0.1 等 4 个
摘要SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态，据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。
- 可解释性arXiv 2610.05541
研究者提出 CAP 指标与 CSFD 算法，发现越狱通过压制安全特征绕过拒答
提出 CAP 与 CSFD，发现越狱通过压制安全特征绕过拒答
- arXiv
- 2610.05541
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-2-2B、Qwen3-8B、Gemma-3-4B-IT 等 5 个
摘要论文指出越狱通过抑制安全特征运作，提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。
- 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
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- OLMo-3-7B-Instruct、OLMo-3-7B base、Qwen2.5-7B-Instruct 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。
- 分析与理论arXiv 2609.16754
TAME：用 token 归因与掩码定位并削减涌现性失配
提出 TAME 框架，定位并验证驱动涌现失准的回复 token
- arXiv
- 2609.16754
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.2-1B-Instruct、Qwen2.5-7B 等 5 个
- 风险失准与价值偏离
摘要提出 TAME 框架在 token 粒度定位 EM 信号，掩码高归因 token 成功切断跨任务未对齐。
- 分析与理论arXiv 2609.30802
研究：知识蒸馏中 chat 模板会削弱学生模型的安全对齐
分析良性知识蒸馏中提示模板对学生拒答保留的影响
- arXiv
- 2609.30802
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LLaMA-3.1-8B-Instruct、LLaMA-3.2-3B-Instruct、Gemma-2-9B-IT 等 7 个
- 风险拒答失当
- 分析与理论arXiv 2609.37914
研究用训练数据归因量化微调数据对涌现性失准的影响
用训练数据归因估计错误建议样本对涌现失准的贡献
- arXiv
- 2609.37914
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- OLMo 3 7B-SFT、Qwen 2.5 1.5B、Qwen 2.5 3B 等 12 个
- 风险失准与价值偏离
摘要错误建议对涌现失调的贡献不均匀，归因过滤可增减失调，且最有效的是模型自己的分数。
EleutherAI 用训练数据归因考察错误建议微调中，哪些样本推动涌现失调。。窄域有害数据上的微调会使模型在无关问题上也给出有害回答。
- 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
- Qwen3.5-27B、GPT-OSS-20B、OLMo-3.1-32B 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。
- 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
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 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 2609.06934
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
- arXiv
- 2609.06934
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 分析与理论arXiv 2609.32717
研究揭示语义保持变换下的 LLM 对齐与效用不对称
用语义保留变换探针比较效用与对齐在分布偏移下的稳定性
- arXiv
- 2609.32717
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama3-8B-Instruct、Gemma-7B-it、Qwen2.5-7B-Instruct 等 10 个
- 风险拒答失当
摘要论文报告了语义保留变换下的对齐-效用不对称性，指出安全对齐泛化比效用更为脆弱，呼吁改进评估流程。
已经到底了