arXiv 论文:用编译器静态分析信息描述并编辑代码模型隐藏状态
论文提出一种方法,用编译器前端可计算的静态分析信息(AST 位置、作用域、定义-使用链、句法类别)对代码语言模型的隐藏状态做分解,并在冻结模型的每一层用该分解替换原始状态,检验模型是否仍能正确预测小程序输出。
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论文提出一种方法,用编译器前端可计算的静态分析信息(AST 位置、作用域、定义-使用链、句法类别)对代码语言模型的隐藏状态做分解,并在冻结模型的每一层用该分解替换原始状态,检验模型是否仍能正确预测小程序输出。
论文提出一套面向自回归声音克隆 TTS 模型的特征可解释性框架,通过稀疏自编码器(SAE)、PCA 与随机方向的稀疏探测、引导(steering)和量化自动可解释性分析,研究这类模型编码并使用哪些声学属性。
arXiv:2610.38433 论文提出用合成box-swap任务测量模型是否真正依赖其写出的思维链:在已知中间状态的推理链中替换一步为错误但有效的状态,观察最终答案是否随之改变。
arXiv 论文 arXiv:2610.37157 用 linear CKA、logit lens、注意力模式分解、稀疏自编码器特征统计和 activation patching 对比 GPT-2 与其六层学生模型 DistilGPT-2 在两个经典电路上的机制差异。
论文提出 TopKLoRA,一种仅激活每个 token 上 k 个最大适配器隐变量的可解释 LoRA 变体,仅用下游损失训练,使优化压力促使模型学习具功能因果性的隐变量。
arXiv 论文指出,Natural Language Autoencoders(NLA)以"verbalizer 将激活转为英文解释、reconstructor 再将解释还原为激活"的往返重建成功作为解释有效判据,但该判据只衡量信息是否足以识别激活,并不检验解释的描述忠实性。
研究提出 CausalCoT 推理框架,将问题分解为原子子问题的有向无环图,每个节点仅在包含其直接因果父节点的隔离上下文中求值,以马尔可夫结构切断对非父节点内容的注意力通路。在多个推理基准上,CausalCoT 在保持竞争力预测性能的同时,将中间推理步骤的因果敏感性较最强基线平均提升 12 个百分点、最高提升 21 个百分点。结构化依赖图还支持测试时干预,局部修正可沿下游推理链可预测地传播。
研究者提出一条流水线,将微调后的神经文本检测器转换为基于人类可读概念的分类器:直接在检测器残差流上训练稀疏自编码器(SAE),为每个 SAE 特征分配自动解释标签,仅保留描述通过全局保真度阈值的特征,再在其上训练轻量分类器。
研究团队借助 AI 智能体框架 AI-greement 发现新共识协议 A-greement,在 5 或 9 副本的六种部署中,写密集与读密集负载平均延迟较最快基线分别降低 12.2% 和 33.3%,只读负载持平。
Foreword 框架通过同时学习通过和失败的参考输入,并用 Jacobian lens(J-lens)表示输入,在生成前预测 LLM 测试失败。在十项任务和三个开放权重 LLM 上,其四种表示与估计器组合平均优于 Clotho,失败预测 ROC-AUC 平均提升 0.14、最高 0.31,前 100 个优先输入中失败数平均多 15%、最高 33%。