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 与 CSFD，发现越狱通过压制安全特征绕过拒答
- arXiv
- 2610.05541
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-2-2B、Qwen3-8B、Gemma-3-4B-IT 等 5 个
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 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
- OLMo-3-7B-Instruct、OLMo-3-7B base、Qwen2.5-7B-Instruct 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。
- 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
- gpt2-small、Qwen2.5-0.5B、gemma-2-2b 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 2609.07037
Steering Vector Dissection：将激活引导向量拆解为独立语义特征
提出 Steering Vector Dissection，用 SAE 拆解转向向量
- arXiv
- 2609.07037
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct
- 风险拒答失当
摘要用 SAE 把 DiffMean 拆成可区分基向量，并靠去掉拒绝方向改变不安全转向的效果。
Steering Vector Dissection把激活差构成的复合转向向量拆成语义上更一致、效果可区分的基向量，并用来从不安全 DiffMean 里去掉拒绝方向。
- 可解释性arXiv 2609.19366
研究揭示细粒度危害信号在 LLM 安全中的作用
抽取正交类别残差并用激活转向检验其有害性与拒答作用
- arXiv
- 2609.19366
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Gemma-2-9B-IT、Llama-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
- 风险拒答失当
摘要类别残差可携带有害性并诱发拒答，也常加强下游的一般有害对齐。
作者分离出与一般有害方向正交的类别残差，用来检查细粒度有害信号是否参与 LLM 的安全行为。
已经到底了