白盒探针检测模型知情谎言
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FAR.AI 等机构研究者提出用白盒激活探针检测大语言模型的知情谎言，在 SHADE-Arena 上取得 98.8% AUC，超过 Opus 5.5 文本监控基线。研究者构建了迄今规模最大的谎言数据集 fibs，包含 163,016 条转录、28 个数据族，并设计了可在层与 token 两个维度聚合信息的 axial 探针等四种架构。在 Qwen3.5-397B-A17B 上，四个用完整 fibs 训练的探针得分 0.979 至 0.99。此后 AlignmentResearch 发布了 FIBS 探针推理代码，支持 linear、MLP、EFC 和 axial 四种激活探针架构，可从本地目录或 Hugging Face Hub 加载已训练探针，对转录的残差流激活打分；已发布权重位于 AlignmentResearch/probe-inference-weights，覆盖 qwen3.5-2b 至 397b-a17b、Nemotron-3 Nano/Super/Ultra 等模型。
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- AlignmentResearch/fibs-probes精选AlignmentResearch 发布 FIBS 探针推理代码
AlignmentResearch 发布了 FIBS 探针推理代码，支持 linear、MLP、EFC 和 axial 四种激活探针架构，可从本地目录或 Hugging Face Hub 加载已训练探针，对转录的残差流激活打分。已发布权重位于 AlignmentResearch/probe-inference-weights，覆盖 qwen3.5-2b 至 397b-a17b、Nemotron-3 Nano/Super/Ultra 和 Kimi K3 等模型，共 36 个探针。探针在 FIBSv1 数据集上训练，含 152,980 条训练行和 5,000 条验证行，代码与权重均以 MIT 许可发布。
- 论文追踪精选FAR.AI 论文：白盒探针在 SHADE-Arena 上以 98.8% AUC 超过 Opus 5.5 文本监控
FAR.AI 等机构的研究者提出用白盒激活探针检测大语言模型的知情谎言，在 SHADE-Arena 上取得 98.8% AUC，超过 Opus 5.5 文本监控基线。研究者构建了迄今规模最大的谎言数据集 fibs，包含 163,016 条转录、28 个数据族，并设计了可在层与 token 两个维度聚合信息的 axial 探针等四种架构。在 Qwen3.5-397B-A17B 上，四个用完整 fibs 训练的探针得分 0.979 至 0.984，高于 Opus 5.5 的 0.960；探针性能随底层模型规模提升而改善。在无法仅凭上下文判断的内省型谎言场景中，探针能以最高 99.7% AUC 区分模型真实隐藏目标与其他目标，也能识别开源权重模型在政治敏感话题上的虚假陈述。研究者将公开 fibs 数据集与训练好的探针。
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