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10月9日 · 周五

可解释性 · 论文

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  1. 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

    发表
    测试
    GPT-4o、Claude-3-Opus、Gemini
    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。

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  2. 研究用因果审计揭示多模态模型视觉工具调用的假象

    用因果审计检验视觉工具观察是否真正改变答案

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Mini-o3、DeepEyes、Pixel Reasoner 等 6 个
    摘要聚合增益集中在 Calibrated 少数轨迹,作者称之为视觉工具使用的错觉。

    对六个 thinking-with-images 模型做因果审计,检查 crop-and-zoom 返回的观察是否中介最终答案。

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  3. 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

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    GPT-5.6 Sol、GPT-5.5、GPT-5.6 Luna 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。

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  4. 防御arXiv 2609.11085

    超越求解器判定:面向自动形式化的生成式奖励模型

    提出 GenV,检测求解器判定无法区分的不忠实形式化

    发表
    测试
    gpt-oss-120b、gpt-oss-20b、GenV+HN 等 15 个
    摘要GenV+HN 用离线 Z3 等价标签训练无参考 Yes/No 分数,用来标记 VPU 并分配测试时计算。

    GenV+HN 针对神经符号翻译之后、求解器证书之前的对应失败:编码可以与指定参考共享求解器判定,同时并不等价。

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已经到底了