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10月9日 · 周五

可解释性 · 论文

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  1. 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

    发表
    测试
    Gemma4-31B、Qwen3-8B、Qwen3-32B 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。

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  2. 可解释性arXiv 2609.38389

    研究揭示多轮攻击中危害性表征的几何演化

    分析多轮攻击中有害性与拒答表征的几何演化

    发表
    测试
    Gemma-2-9B-it、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
    摘要多轮中 harmfulness 渐可分且与 refusal 弱对齐,单轮静态探针可能因此变差。

    作者刻画多轮攻击里 harmfulness 与 refusal 相关表示如何随对话变化,而不提出新的攻击或防御。

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  3. 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

    发表
    测试
    Gemma-4-26B-A4B、Gemini-3.1-Pro、Qwen3.5-27B 等 8 个

    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。

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  4. 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

    发表
    测试
    gemma-2-2b、gpt2-small、Qwen2.5-0.5B 等 6 个
    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。

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  5. 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

    发表
    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。

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  6. 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

    发表
    测试
    Gemma-2-9B-IT、Llama-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
    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。

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  7. 防御arXiv 2609.34970

    研究揭示 LLM 涌现失准的机制并提出参数空间缓解框架

    提出几何缓解框架,把有害梯度子空间从 LoRA 更新中正交投影出去

    发表
    测试
    Gemma-3-4B-IT、Gemma-3-12B-IT、Qwen2.5-3B-IT 等 8 个
    摘要窄域 LoRA 会留下可测的有害子空间。

    See it, Say it, Sorted 在参数轨迹上诊断涌现失准,并把经验有害梯度子空间从 LoRA 更新中正交去掉。

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  8. 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

    发表
    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。

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  9. 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

    发表
    测试
    Gemini 3.1 Pro、Gemma 3、GPT-5.5 等 8 个
    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。

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