论文提出 Guided-AP：用少量精确测量校正归因补丁
原文标题：Correcting Attribution Patching with a Few Exact Measurements
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针对机制可解释性中归因补丁估计误差大的问题，研究提出 Guided-AP，用少量精确测量揭示误差结构并校正未测组件的估计值。单提示下误差最多降低 26%，多提示下事实补全任务的平均效应误差降低 75% 至 79%，可在长分析中收回测量成本。
- 问题
- 归因补丁用单次梯度估计组件效应误差大，逐个精确验证成本过高。
- 方法
- 用少量精确测量揭示误差的符号与大小结构，据此校正未测组件的估计值。
- 结果
- 单提示下误差最多降低 26%；多提示下事实补全任务平均效应误差降低 75% 至 79%。
- 影响
- 让机制可解释性分析在可接受算力下得到可信的组件归因，降低长流程分析成本。
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