10:35
arXiv cs.LG@Talia Sternberg, Gallil Maimon, Yossi Adi
推荐理由：这篇论文让你搞懂语音语言模型内部是怎么偷偷把语音转成文本再推理的，分析得很透彻，适合想深入理解多模态模型原理的人。
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6月23日
10:35
该论文分析了来自不同模型族和规模的交错语音文本语言模型，发现它们会在中间层隐式转录语音对应的文本词，其中77%的数据中该文本词出现在Top候选词中。随后模型在文本空间预测下一个词，再转回语音域。研究还表明，交错训练数据和文本LM初始化是诱发该行为的关键，且该行为与口语知识能力相关。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
6月15日
11:13
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arXiv cs.LG@Rohit Gandikota, David Bau
精选
推荐理由：操控VLM输出，像翻漫画一样准
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
15:23
AITOP6月11日 15:23
15:07
AITOP6月11日 15:07
5月26日
11:48
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arXiv cs.AI@Federico Torrielli, Peter Schneider-Kamp, Lukas Galke Poech
精选
推荐理由：做模型可解释性研究的团队终于有了可靠的置信度评估方法——bootstrap模式频率比传统log-prob校准误差低近5倍，建议做LLM内部机制分析的开发者直接参考论文代码。
5月15日
11:15
11:15
arXiv cs.LG@Lanxin Xiang, Liang Shi, Youhui Ye, Boyu Jiang, Dawei Zhou, Feng Guo
精选
推荐理由：做模型可解释性研究的团队终于有了一个能对抗随机波动的归因指标——RoSHAP 通过分布建模让特征排序更稳定，做特征筛选和模型审计的开发者可以直接用。
5月13日
21:35
21:35Anthropic: Transformer Circuits（资讯）
推荐理由：字典学习是理解大模型内部机制的关键工具，这些优化技术能显著提升分析效率。做 AI 可解释性研究的团队值得关注，可以直接参考这些方法改进自己的实验。
21:35
21:35Anthropic: Transformer Circuits（资讯）
推荐理由：做模型可解释性研究或想深入理解 Transformer 内部机制的开发者，HeadVis 提供了一个直观的交互式分析工具，值得一试。
5月11日
11:44
11:44arXiv cs.AI（学术论文）
推荐理由：该研究揭示了语言模型中工具选择的内在线性表征机制，为提升工具调用的可解释性和可控性提供了理论基础，对构建更可靠的智能体系统具有重要启发意义。