表征工程（Representation Engineering, RepE）
近年来，表征工程（Representation Engineering, RepE）在提升AI系统透明度和可控性方面取得了显著进展。
一、大模型可解释性与可控性的突破
核心论文：《Representation Engineering: A Top-Down Approach to AI Transparency》（2023, CMU等机构）
核心原理：
该研究提出了一种自上而下的表征工程方法，将神经网络中的“表征”作为分析核心，而非传统的神经元或电路。通过**线性人工层析扫描（LAT）**技术，研究者设计刺激任务（如让模型回答真假问题），收集神经活动数据并构建线性模型，从而提取与目标概念（如真实性、撒谎）相关的内部表征。例如，通过检测模型在TruthfulQA数据集上的神经活动，发现其内部存在一致的“真理概念”区域，且更大的模型具有更准确的信念。
关键技术：
- 表征读取：定位与
