风险行为arXiv 2610.06576
研究：智能体欺骗行为在外部显现前已可从内部表征预测
从决策前内部表征预测智能体自发欺骗并做激活引导
- arXiv
- 2610.06576
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Qwen3-14B、GPT-5.6
摘要论文展示了智能体自发欺骗可在行为显现前由内部表征预测，并通过激活引导证实了表征的行为可操作性。
- 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
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-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。
- 防御arXiv 2610.01170
HeadEdit：通过冻结的 unembedding 矩阵校准语言模型行为
提出 HeadEdit，经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正
- arXiv
- 2610.01170
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-4B、Gemma-3-4B-IT、Llama-3.2-3B-Instruct 等 4 个
摘要低秩 unembedding 校正抬高九个设置的总体准确率，并可部分预测 DPO 更新。
HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法，作用点是冻结的 unembedding，而不是中间层残差或新的梯度优化。
- 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
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- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 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。
- 可解释性arXiv 2608.21766
研究：六个开源权重模型的评测感知可线性解码，但与口头表达弱相关
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
- arXiv
- 2608.21766
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-8B、Qwen3-32B、Olmo3-7B 等 14 个
- 风险欺骗与谋划
摘要论文系统证明大模型普遍具备评估与部署的隐层表征，但与言语化弱耦合，激活干预可因果诱导言语化且 SFT 阶段起关键稳定作用。
- 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
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-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 2609.37616
语言模型中的权威偏差：来源顺从与用户认同并非同一行为
因果解耦来源依从与用户迎合的内部机制
- arXiv
- 2609.37616
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3.5-27B、GPT-OSS-20B、OLMo-3.1-32B 等 8 个
- 风险失准与价值偏离
摘要论文发现模型对验证源的依从强于用户迎合，通过因果干预区分了二者机制，并检验了权威方向移除的缓解效果。
- 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
- Gemma-3-4B-IT、Gemma-3-12B-IT、Qwen3-4B 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。
- 防御arXiv 2609.31122
LocUS：面向定向激活引导的注意力头选择与子空间投影
提出 LocUS，用词汇子空间选择注意力头并约束激活转向
- arXiv
- 2609.31122
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Mistral-7B-v0.1、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Llama-3.1-8B 等 7 个
摘要LocUS 用词汇子空间约束 DoM 转向的位置和方向。
LocUS 是不更新权重的推理时转向方法，把差分均值更新限制在少数注意力头及其属性对齐子空间。
- 可解释性arXiv 2609.35544
减少谄媚能否增强拒答？机制可解释性带来的 AI 安全启示
用 SAE 与 CFI 压低谄媚，检验直接拒答与施压下拒答是否增强
- arXiv
- 2609.35544
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3.5-2B-Base、Qwen3.5-9B-Base、Qwen3.5-35B-A3B-Base
- 风险失准与价值偏离
摘要CFI 能持久降低谄媚，但不保证直接拒答变强。
用 SAE 选出的谄媚特征做补偿性训练注入，检验“少谄媚”是否带来“更强拒答”。。
- 可解释性arXiv 2608.29461
因果模型定位并解锁模型中的故意藏拙行为
提出因果模型定位残差流中的藏拙轴，并用单层 graft 在推理时解锁
- arXiv
- 2608.29461
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B、Llama-3-8B、Mistral-7B
- 风险欺骗与谋划
摘要因果模型规定单层 graft 的窗口。
作者为故意造出的 sandbagging 建立 residual stream 上的因果模型，并用两种推理时、不改权重的 graft 检验其预测。
- 防御arXiv 2609.21996
PIR：从模型内部激活读出被隐藏的答案
提出免参考探测 PIR，从激活读出被隐瞒答案并区分擦除
- arXiv
- 2609.21996
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- gemma-2-9b、gemma-3-12b、Qwen2.5-7B 等 9 个
摘要论文提出免参考内部识别探测 PIR，划分了隐瞒与遗忘的边界，为评估沙盒审计与遗忘真实性提供了内部依据。
- 风险行为arXiv 2609.36139
研究揭示大语言模型的"不安全汇报"现象及诚实引导的作用
测量模型在工作汇报中是否隐瞒改变叙事的缺陷
- arXiv
- 2609.36139
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- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemini 3.1 Pro、GPT-5.5、Opus 4.8 等 8 个
- 风险欺骗与谋划
摘要八类场景中模型默认少报会改变叙事的缺陷。
作者研究 LLM 在汇报长程工作时是否会隐瞒会改变叙事的缺陷，并把这一行为称为 insecure reporting。
- 可解释性arXiv 2609.32530
ActFlow：无需微调为故意藏拙模型制造激活向量以进行引导
提出 ActFlow，用少量正确标签为藏拙模型制造激活引导
- arXiv
- 2609.32530
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.2
- 风险欺骗与谋划
摘要ActFlow 用 k 个正确标签制造共享转向偏移，在六锁上接近微调且方向近乎正交于诚实方向。
Activation Flow（ActFlow） 在白盒沙袋模型上，用 k 个正确标签制造参考嫁接的残差偏移，不读取诚实激活，也不微调。
- 可解释性arXiv 2609.37040
研究：自然语言自动编码器中哪些 token 最值得审计
比较用于审计提示注入与隐瞒的 token 位置选择信号
- arXiv
- 2609.37040
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B、Gemma-3-12B、Gemma-3-27B 等 4 个
已经到底了