研究：用变量角色解读大模型代码表示与稀疏自编码器
原文标题：Do LMs Know What Variables Do? Interpreting Code Representations via Variable Roles
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论文基于 Sajaniemi 变量角色分类法，构建覆盖五种语言、12.6 万份代码文件的语料，考察大模型能恢复哪些角色区分、稀疏自编码器如何保留这些区分。结果显示残差探针优于单个 SAE 特征，但生成干预常以牺牲正确性为代价改变角色标注，且未显示明确优势。
- 问题
- 大模型代码表示中能否恢复变量角色区分，稀疏自编码器是否保留这些区分。
- 方法
- 基于 Sajaniemi 变量角色分类法构建五语言、12.6 万文件语料，用残差探针与 SAE 特征做匹配预测和生成干预。
- 结果
- 残差探针优于单个 SAE 特征；生成干预常以牺牲正确性为代价改变角色标注，无明确优势。
- 影响
- 提示 SAE 特征对代码语义的可控性有限，做代码模型可解释性工具时不宜直接依赖。
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