研究:LLM 潜在空间去偏方向主要编码置信度而非公平性
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
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。
用消融与转向干预审计稀疏自编码器特征的因果有效性
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
提出 Persistent SAE,为语言模型特征学习特定时间尺度
占位。
提出 FEGA 框架,分析 SAE 特征消融后的 logit 效应几何
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。
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
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。
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