arXiv · cs.CL· Ziye Mei·· 12 天前AI 评分34
稀疏自编码器中的表征重分布研究
Representation Redistribution in Sparse Autoencoders
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Ziye Mei
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.21240v1
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AI 导读
该研究提出重分布敏感度分数（RSS），用于识别在提示词变换下跨稀疏自编码器（SAE）特征重复出现的表征变化。在覆盖 8 个语言模型的 27 个预训练 SAE 上，RSS 能稳定刻画提示词变换引起的重分布模式，并结合线性读出的精确分解区分表征变化与下游失败。在两个冻结安全读出上，RSS 支持侵蚀方法的失败预测 AUROC 达 0.935 和 0.958，接近全量侵蚀的 0.965 和 0.964。
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