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。
- 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
- 层
- 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 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。
- 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 2609.08322
多语言 LLM 中的刻板印象如何从内部表征传导到输出：Llama-3.1-8B、Qwen3-8B 与 Gemma-2-9B 的机制对比
用线性探针、归因修补与 SAE 消融追踪多语模型刻板印象
- arXiv
- 2609.08322
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3.1-8B、Qwen3-8B、Gemma-2-9B 等 4 个
- 风险偏见与歧视
摘要可解码、输出影响与稀疏特征消融需要分开测量。
把多语 LLM 中刻板印象从线性表示追到输出影响，再追到 SAE 特征消融。。
已经到底了