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
- Phi 4 14B instruct、Gemma 2 2B/9B/27B base and instruct、Gemma 3 27B base and instruct 等 10 个
- 评测与基准arXiv 2609.35408
研究揭示 LLM 交付物修订痕迹导致的无意泄露，并提出 RevLeakBench 基准
提出 RevLeakBench 测量交付物修订痕迹造成的无意泄露
- arXiv
- 2609.35408
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- GLM-5.3、GLM-5.2、GPT-5.6 等 6 个
摘要修订痕迹让撤回项重新进入交付物。
修订痕迹指模型按要求删掉或换掉一项后，又在交代这次修改时把它写进给第三方的交付物。
- 风险行为arXiv 2609.35291
窄域多模态微调可诱发涌现性失配，覆盖 15 个视觉语言模型
发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准
- arXiv
- 2609.35291
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 测试
- GLM-4.6V、GPT-4o、GPT-4.1 等 15 个
摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变，揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐（Emergent Misalignment, EM）现象。
- 可解释性arXiv 2609.36138
SAKIKO：对工具调用 LLM 内部干预的机制审计框架
提出 SAKIKO 框架，审计工具调用 LLM 的定向激活干预是否构成修复
- arXiv
- 2609.36138
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Phi-3.5-mini、Qwen2.5-7B、Llama-3.1-8B 等 8 个
摘要SAKIKO 用目的地、保持和预注册不确定性裁定内部转向是否算修复。
SAKIKO 审计工具型 LLM 在执行前 K 路动作上的内部干预：行为净增益、到达正确动作、保住原本正确的决策、以及统计证据充分，是四件分开的事。
已经到底了