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
提出安全电路对齐,把对齐更新限制在预训练拒绝电路内
分析激活引导去偏方向,发现其编码的是置信度而非公平性
提出 CAP 与 CSFD,发现越狱通过压制安全特征绕过拒答
揭示风险自述与实际行为由近正交表征分别控制
这篇论文从内部表征与因果干预视角,系统研究了大语言模型在风险承担(Risk-Taking)场景下自我报告与实际决策脱节的根本机制。
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
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。
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
提出因果可解释性仪器校准规程,识别决策位点测量失效
分析隐蔽推理在思维链中的信息足迹与不可读性
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
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。
因果解耦来源依从与用户迎合的内部机制
测量系统提示词对模型逐层计算的重构程度