M.U.T.E：用线性探针在生成前检测小模型缺失上下文风险的实验项目

GitHub 开源项目 M.U.T.E（Middle-layer Uncertainty Threshold Engine）在 LLM 生成前检查内部表示，用线性探针估计缺失上下文风险，超过阈值即中止解码并弃答。实验基于 Qwen/Qwen3.5-0.8B，用逻辑回归探针在 40 个构造样本上做五折交叉验证，多个中间层（含 Layer 23）达到 100% 准确率；反事实测试显示补入缺失信息后风险分数从 0.879 等降至约 0.01。项目为实验性概念验证，不微调基座模型，也非通用幻觉检测器。