arXiv NLP·7 天前★ 3

arXiv 审计 Qwen3.5-27B 工具调用激活干预

原文标题:From Target Selection to Condition Reuse: Auditing Residual Interventions in Tool-Use Models

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AI 智能摘要

研究在 Qwen3.5-27B 的任务上考察激活干预能否让模型在其他计算中复用目标条件。残差写入变体可将目标选择正确率从 35/128 提升至 119/128,但一旦重组熟悉事实与标识符,增益即消失,且对候选资格判断几乎无改善。结果区分了目标选择控制、条件敏感判断与完整动作正确性三个层面。

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问题
激活干预能否让模型在其他计算中复用目标条件,而非只输出目标答案。
方法
在 Qwen3.5-27B 工具调用任务上做残差写入干预,并在 32 个新世界中检验目标选择、资格判断与完整动作。
结果
目标选择正确率从 35/128 升至 119/128,但事实与标识符重组后增益消失;资格判断几乎无改善。
影响
提醒工程师激活编辑只控制表层选择,不能替代条件敏感判断与端到端动作正确性评估。
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Qwen3.5-27B激活干预把目标选择正确率从35/128提到119/128,但重组事实后增益消失。

  • •在32个新世界中测试工具调用任务,时间或权限决定候选资格与选择。
  • •两个残差写入变体分别把熟悉目标选择正确率从35/128提至119/128、从33/128提至114/128。
  • •在同一选择任务内重组熟悉事实与标识符后增益消失,而对曾获奖励标识符的选择反而增加。
  • •增益跨输出格式保持,但对“候选是否合格/应否被选”的独立判断几乎无改善。
  • •预设的次级比较中,早期层源补丁在使用该来源时改变50/64次判断,未使用时64例中仅1例出现不利变化。

为什么重要:激活干预能让模型说出目标答案,却不等于它真正在计算中使用该条件,评估干预应看状态如何被使用而非只看输出。

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原始标题:From Target Selection to Condition Reuse: Auditing Residual Interventions in Tool-Use Models
AI 中文标题:arXiv 审计 Qwen3.5-27B 工具调用激活干预
来源:arXiv NLP · 发布于 7 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:工具调用 / 激活干预 / 可解释性 / 模型审计
关键词:Qwen3.5 工具调用 / 激活干预 / 模型内部编辑 / AI 智能体可靠性
AI 处理:2026/10/26 12:01:29 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-21.1
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