AIMES：基于因果激活引导的 LLM 多值自适应控制
原文标题：Adaptive Multi-Value Control in LLMs via Causal Activation Steering
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论文提出 AIMES 框架，用于大语言模型的自适应多值激活引导。它构建道德基础价值的层特定双极方向，并以中间层词汇读出作为在线观察者，在每个解码步动态调整各价值干预强度，无需训练独立的价值状态估计器。实验显示多值可控性随价值组合与干预深度变化，相比固定联合引导与提示引导具有深度相关优势，且实际激活空间干预更小。
- 问题
- 人类价值引导多把各价值孤立处理，多方向直接组合用固定强度无法响应模型内部状态变化。
- 方法
- 为道德基础价值构建层特定双极方向，用中间层词汇读出作在线观察者，每解码步自适应调整各价值干预强度，无需训练价值状态估计器。
- 结果
- 多值可控性随价值组合与干预深度变化；相比固定联合引导与提示引导有深度相关优势，实际激活空间干预更小。
- 影响
- 推理时对齐多价值约束更轻量，产品侧可在不重训模型下动态调节输出价值取向。
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AIMES用中间层词汇读出作在线观察者，逐步自适应调整多价值激活引导强度，无需训练价值状态估计器。
- •AIMES为道德基础价值构建层特定双极方向，并以中间层词汇读出作为在线观察者
- •观察者引导的控制器在每个解码步按当前状态调整各价值干预强度，无需训练独立的价值状态估计器
- •实验显示多值可控性随价值组合与干预深度变化
- •相比固定联合引导与提示引导，AIMES呈现深度相关优势，且实际激活空间干预更小
为什么重要：多价值对齐若只能靠固定强度叠加方向，容易顾此失彼；自适应逐步控制为推理期轻量对齐提供了新路径。
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