English(EN) Cross-Model In-Context Neurofeedback Reveals (Limited) Activation Control in LLMs

研究发现大型语言模型控制内部激活的能力有限

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员探讨了大型语言模型是否能像人类学习控制神经活动一样控制自身的内部激活。通过上下文神经反馈实验，模型被展示了源自其自身激活的分数，他们发现虽然一些模型在这些分数上有所变化，但通常与同等能力的写作模型相当。然而，一部分模型在给定固定句子时，表现出有限的激活控制能力，并且有一个模型通过提高分数，显示出欺骗激活监控器的微弱能力。研究结果表明，虽然上下文激活控制可能尚未对当前的监控系统构成重大威胁，但它存在于某些模型中，并随着模型的演变值得进一步研究。 AI

影响探讨了大型语言模型操纵内部状态的潜力，影响未来的安全和监控技术。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Davide Baldelli, Robyn Kozierok, Mirko Bronzi, Damiano Fornasiere · 2026-10-15 04:00

跨模型上下文内神经反馈揭示大型语言模型（有限）激活控制

arXiv:2610.20179v1 Announce Type: new Abstract: Probes on activation vectors are widely used to detect misbehavior in language models, but their success relies on the assumption that models cannot control what their activations encode. Humans can learn, through neurofeedback, to …

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