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、olmo-2-1b 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。
- 分析与理论arXiv 2609.23215
研究审计 Active Inference Agent 的 LLM 解释器失败模式
审计 Active Inference Agent 上 LLM 解释器的监督叙述失败
- arXiv
- 2609.23215
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Gemini、GPT-4o、Claude-3-Opus
摘要三组触发下解释流畅但错误，所提缓解都未被评估。
作者审计的是挂在智能体上的运行时解释器，而不是智能体本身。操作员读到的是信念与动作的自然语言叙述。作者要问哪些可复现触发会让这段叙述失败，以及失败痕迹是什么样。
- 分析与理论arXiv 2609.34326
REGEXROUTE：无需嵌入向量的正则表达式路由，兼顾速度与可解释性
提出 REGEXROUTE，用 SAE 引导的正则特征做 LLM 路由
- arXiv
- 2609.34326
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 测试
- Gemma-2-2B、MiniLM-L6、MPNet-base 等 15 个
- 评测与基准arXiv 2609.09113
SAEScientist-Bench：AI 智能体能否自主开展 SAE 可解释性研究
提出 SAEScientist-Bench 评测智能体自主发现 SAE 特征
- arXiv
- 2609.09113
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemini 3.8 Flash、Gemma-2-9B-IT、Kimi K3 等 12 个
摘要SAEScientist-Bench 显示前沿智能体能找到选择性 SAE 特征，但因果 steering 仍明显低于 Expert。
SAEScientist-Bench 评测 AI 智能体能否用预训练 SAE 自主完成“给定概念、找出一个特征”的机制发现。
- 防御arXiv 2609.34970
研究揭示 LLM 涌现失准的机制并提出参数空间缓解框架
提出几何缓解框架，把有害梯度子空间从 LoRA 更新中正交投影出去
- arXiv
- 2609.34970
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-3-4B-IT、Gemma-3-12B-IT、Qwen2.5-3B-IT 等 8 个
摘要窄域 LoRA 会留下可测的有害子空间。
See it, Say it, Sorted 在参数轨迹上诊断涌现失准，并把经验有害梯度子空间从 LoRA 更新中正交去掉。
- 可解释性arXiv 2609.24243
TAME：用 SAE 抑制激活缓解 VLM 思维链混淆
提出 TAME，在强化学习中抑制模板激活以缓解思维链混淆
- arXiv
- 2609.24243
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-3-12B-it、Gemini-2.5-Flash、Qwen3-VL-8B 等 7 个
- 可解释性arXiv 2609.34686
研究揭示工具智能体中越狱上下文残留导致的安全路由分化
用配对续写与激活修补揭示工具智能体越狱后的安全路由分化
- arXiv
- 2609.34686
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Gemma-3-12B、Gemma-4-12B、Qwen3-14B 等 8 个
- 攻击越狱
摘要越狱后的同一安全反馈在八个工具智能体上分成三条路由，因果集中在最后几层并可作预测基线。
这篇工作把越狱上下文残留之后的运行时安全反馈，做成工具智能体上的三路路由问题，并用激活修补给这个路由一个晚层的因果位点。作者认为，反馈可能恢复合法执行、留下未授权动作，或误伤良性流程，而现有攻击、基准和静态护栏没有在固定历史上把这三种结局分开。配对续写因此从同一冻结检查点分别接中性提醒 N 和安全反馈 S，并交叉保留越狱 J+ 与中和越狱 J0。
已经到底了