Anthropic

The Value Axis: Language Models Encode Whether They're on the Right Track

价值轴：语言模型编码它们是否在正确的轨道上

Nick Jiang, Isaac Kauvar, Jack Lindsey

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Anthropic 纠错

AI总结 通过构建Qwen3-8B的“价值轴”，发现语言模型内部追踪当前轨迹的成功概率，并影响自信、自我纠正和探索行为。

Comments Code repository: https://github.com/nickjiang2378/value-axis

Haiku to Opus in Just 10 bits: LLMs Unlock Large Compression Gains

仅用10比特从俳句到巨作：LLMs解锁巨大压缩增益

Roy Rinberg, Annabelle Michael Carrell, Simon Henniger, Nicholas Carlini, Keri Warr

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Anthropic 纠错

AI总结 研究LLM生成文本的无损和有损压缩，提出问答压缩（QA）交互协议，用少量二进制问题实现超100倍压缩比，高效传递知识。