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10月8日 · 周四

可解释性 · 论文

找到 8 篇
筛选2

模型自身风险

欺骗与谋划2失准与价值偏离1Agent 危险操作1拒答失当1

影响

越权操作1输出被操纵1

系统形态

模型与 API8

层

模型层8训练与数据层1

被测模型厂商

Qwen（阿里）16Meta15Google12OpenAI10Ai28Mistral7其他20
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 170 篇还没打标签，不在筛选结果里。
层：模型层被测模型厂商：Ai2话题：可解释性清除全部

另有 170 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 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
    OLMo-3-7B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个
    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。

    深度解读完整解读
  2. 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、OLMo-3-Think 等 9 个
    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。

    深度解读完整解读
  3. 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
    Olmo3-7B、Olmo3-32B、Olmo3-7B Base 等 14 个

    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。

    深度解读完整解读
  5. 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
    Tulu-3-8B-SFT、Tulu-3-8B-DPO、Tulu-3-8B-Final (RLVR) 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。

    深度解读完整解读
已经到底了