贝叶斯视角统一LLM控制：上下文学习与激活引导的内在联系
dl_weekly · x · 2026-07-30
推荐了一篇探讨大语言模型（LLM）推理时控制方法的论文《Belief Dynamics Reveal the Dual Nature of In-Context Learning and Activation Steering》。
论文从贝叶斯视角提出了一个统一且可预测的理论框架，解释了如何控制模型行为：
- 激活引导：通过改变概念的先验概率来起作用。
- 上下文学习：通过累积证据来影响模型。
该研究提出的闭式贝叶斯模型不仅能解释已有现象（如证据累积导致的S型学习曲线），还预测了新现象（如在对数信念空间中两种干预的可加性，以及微小变化引发行为突变）。
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