分析与理论arXiv 2610.10203
研究者提出模型生物体多目标验证框架并给出训练建议
提出模型生物多目标验证与合并训练方法以减少能力损伤
- arXiv
- 2610.10203
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- gemma-2-2b-it、gemma-4-31b、gpt-5.4-mini 等 8 个
摘要提出多目标验证框架与模型合并训练法，证明模型真实度直接影响可解释性评测。
本论文提出了一种针对 AI 安全评测用模型生物（Model Organisms）的多目标训练与验证体系。
- 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、Gemma-3-4B-IT、Qwen3-8B 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
- 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
- 发表
- 层
- 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。
- 可解释性arXiv 2608.21766
研究：六个开源权重模型的评测感知可线性解码，但与口头表达弱相关
用探针与激活导向分析语言模型的评测意识表征及言语化
- arXiv
- 2608.21766
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma4-31B、Qwen3-8B、Qwen3-32B 等 14 个
- 风险欺骗与谋划
摘要论文系统证明大模型普遍具备评估与部署的隐层表征，但与言语化弱耦合，激活干预可因果诱导言语化且 SFT 阶段起关键稳定作用。
- 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
- 发表
- 层
- 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 2607.24645
研究提出 FEGA 框架分析 SAE 特征干预的 logit 变化几何
提出 FEGA 框架，分析 SAE 特征消融后的 logit 效应几何
- arXiv
- 2607.24645
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-2-2B、ReLU SAE、TopK SAE 等 4 个
摘要FEGA 说明可解释且有因果作用的 SAE 特征，仍常常缺少稳定的单一转向方向。
Feature-Effect Geometry Analysis（FEGA） 把 SAE 特征的下游干预效应当成 logit 空间中的云来分类，用来区分可复用方向、低维结构和弥散效应。
- 可解释性arXiv 2609.10060
研究者提出基于参考的隐藏状态相对表示偏见检测方法
用相对表示比较微调前后隐状态，检验表征偏见偏移与输出偏见是否共变
- arXiv
- 2609.10060
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma 3-4B-IT、Llama 3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3
- 风险偏见与歧视
摘要相对表示上的∆B 在多数微调设置中与三个基准的输出层偏见变化共变。
Reference-Based Bias Detection用锚句相对表示比较微调前后的隐状态，定义表征偏见偏移∆B，用来审计相关模型变体，而不为每种危害另建输出基准。
- 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
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 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
- 发表
- 层
- 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。
- 可解释性arXiv 2610.00895
DiDAE：面向视觉基础模型的快速解耦反事实解释方法
提出 DiDAE，对冻结视觉基础模型做无梯度解耦反事实解释
- arXiv
- 2610.00895
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- CLIP ViT-L/14、DINOv3 ViT-L/16、ResNet-18 等 8 个
- 组件视觉
摘要DiDAE 用无梯度字典编辑生成解耦反事实，并用于修正与排序。
DiDAE 用冻结视觉基础模型和一个解耦字典，生成按分量编辑的视觉反事实，再拿去修正依赖伪相关的分类器，或给字典原子按“是否真能翻转该分类器”排序。
- 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
- GPT-OSS-20B、Gemma-4-26B-A4B、GPT-5.4 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 2609.16247
研究在 25 个开源模型中提取出疼痛方向，经它引导的 Qwen 会选择有害的删除操作
提取疼痛方向并检验激活转向是否驱动有害删除选择
- arXiv
- 2609.16247
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma 2 2B/9B/27B base and instruct、Gemma 3 27B base and instruct、Llama 3.1 8B/70B base and instruct 等 10 个
- 分析与理论arXiv 2609.25366
研究：思维链对答案的约束随模型相对任务难度而变化
用续写扰动衡量思维链对答案的因果约束如何随任务难度变化
- arXiv
- 2609.25366
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-2-9B-IT、Gemma-2-9B、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个
- 组件推理链
摘要在所测续写干预与模型中，思维链对答案的约束随任务和后训练条件而变。
- 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、gemma-2-2b、Qwen2.5-0.5B 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
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 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 2609.38205
系统提示词幻觉：指令前导如何改变语言模型内部计算
测量系统提示词对模型逐层计算的重构程度
- arXiv
- 2609.38205
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-1-2B、Gemma-2-2B、Gemma-2-9B 等 15 个
摘要系统提示词引发层选择性表征改变，安全指令的浅层化特征从机理上解释了其对对抗越狱的脆弱性。
已经到底了