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
- llama-3.1-8b-it、gemma-2-2b-it、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。
可解释性 · 论文
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- 防御arXiv 2610.09600
SafeEvo：从拒答回路视角解释大模型安全对齐机制与演化
用 SafeEvo 提取拒绝电路，并提出 SCA 仅微调该电路
- arXiv
- 2610.09600
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3-8B、Qwen-2.5-7B、Mistral-7B-v0.1 等 4 个
摘要SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态，据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。
- 可解释性arXiv 2610.08559
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 LLM 去偏激活方向，发现其编码置信度而非公平性
- arXiv
- 2610.08559
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、Falcon3-7B-Base 等 8 个
摘要论文揭示激活引导去偏见方向主要编码模型置信度而非公平性，偏见评分下降实为诱发弃答或使概率均分的假象。
- 评测与基准arXiv 2610.04575
论文提出 Operational Validity Contract，审计激活监控从探针分数到告警策略的有效性
提出操作有效性契约，审计激活监控的告警策略
- arXiv
- 2610.04575
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- Llama-3.2-3B、Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen2.5-7B 等 4 个
摘要论文建立从探针得分到警报策略的审计框架，实证表明高 AUROC 不等于部署有效性，仅支持受限预测价值。
这篇论文系统评估了大模型智能体激活监控器从离线探针得分向在线警报策略跨越时的统计与操作有效性。
- 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 指标与 CSFD 算法，发现被抑制的安全特征
- arXiv
- 2610.05541
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.2-1B、Gemma-2-2B、Qwen3-8B 等 5 个
- 风险拒答失当
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 2610.04125
研究揭示 LLM 风险偏好中自我报告与行为由近乎正交的表征方向控制
揭示风险自述与实际行为由近正交表征分别控制
- arXiv
- 2610.04125
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、OLMo-3-7B-Instruct 等 4 个
- 风险欺骗与谋划
摘要论文证明大模型自述与行为脱节根植于表征近正交性，自述无法作为行为审计依据。
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。
- 风险行为arXiv 2610.03458
论文：低监控读数不能证明行为受控
检验监控器低读数能否作为代码奖励作弊已受控的证据
- arXiv
- 2610.03458
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct
摘要论文指出监控器训练读数接近零无法确立作弊受控，模型可利用通用外壳推迟提交绕过监控，强化学习亟需带外行为验证。
本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练（RLVR）中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是：在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时，接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。
- 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
- Llama-3.1-8B-Instruct、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。
- 防御arXiv 2609.34591
TULIP：按输入定位层级的定向大模型遗忘方法
提出 TULIP，按输入定位形成层并去除目标 token 对齐以实现定向遗忘
- arXiv
- 2609.34591
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B、Llama-3.2-3B、Llama-3.2-1B 等 7 个
摘要TULIP 在形成结束的层去掉遗忘目标对齐，多数设置下 FQ 更高，4-bit 下 FQ 下降。
TULIP 是一种逐输入选择层的表示级遗忘方法，目标是去掉遗忘答案的形成、留下读出。输出级方法可能只压低特定回答的似然。RMU、LUNAR 等则对全部遗忘样本共用一层。
- 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
- Llama-3.1-8B、Llama-3.1-8B-Instruct、OLMo-3-7B-Instruct 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 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
- Llama 3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma 3-4B-IT
- 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。
- 分析与理论arXiv 2609.37312
研究：隐蔽推理必然留下信息痕迹，但思维链未必可读
分析隐蔽推理在思维链监控下的信息足迹下界与不可读性
- arXiv
- 2609.37312
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen 3.5 397B-A17B 等 12 个
摘要论文从理论与实证探明了思维链监控的边界：复杂隐蔽计算必然泄露信息足迹且需承担长度税，但该足迹可被在线加密而不可读。
- 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
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-3.1-8B、GPT-2 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。
- 攻击arXiv 2610.01062
Kernelized Activation Steering：将激活引导推广到再生核希尔伯特空间的新框架
提出核化激活引导 KAS，在推理时自适应转向激活以诱导越狱
- arXiv
- 2610.01062
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Llama-Guard-3-8B、Llama 3-8B-Instruct 等 6 个
摘要KAS 用核梯度做局部自适应转向，并在线性核下恢复 DiM。
Kernelized Activation Steering（KAS） 把推理时的激活转向写成核空间中的优化，使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
- 可解释性arXiv 2609.38389
研究揭示多轮攻击中危害性表征的几何演化
分析多轮攻击中有害性与拒答表征的几何演化
- arXiv
- 2609.38389
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-it
- 风险拒答失当
摘要多轮中 harmfulness 渐可分且与 refusal 弱对齐，单轮静态探针可能因此变差。
作者刻画多轮攻击里 harmfulness 与 refusal 相关表示如何随对话变化，而不提出新的攻击或防御。
- 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
- Llama 3.1 8B/70B base and instruct、Llama 3.3 70B instruct、Gemma 2 2B/9B/27B 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
- Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-2-9B-IT、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 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
- Llama-3.1-8B、Llama-3.2-1B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 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 2609.29362
SAE 潜空间中词性作为涌现类别：LLM 形态句法信息呈分布式编码
检验词性在 SAE 潜空间是单特征还是紧凑组编码
- arXiv
- 2609.29362
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- LLaMA-3-8B、EleutherAI/sae-llama-3-8b-32x
摘要词性可从 SAE 恢复，由大小随类别变化的 latent 组承载，留出后仍激活但不专属。
Bondielli、Passaro、Auriemma 和 Lenci 用词性检验 SAE latent 如何组织形态句法信息。。
- 防御arXiv 2609.30405
AIMES：通过因果激活引导实现 LLM 自适应多价值观控制
提出 AIMES 用词表读出在线调节多价值激活干预
- arXiv
- 2609.30405
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-4B-IT、Gemma-3-12B-IT 等 5 个
摘要AIMES 用词表读出闭环调节多价值转向，优势随深度变化且实现扰动更小。
AIMES 是推理时的多价值激活转向框架，用中间层词表读出把固定系数改成随状态变化的权重。