Apple（苹果）

Examining Human-Like Behaviors in LLMs: A Multi-Dimensional Analysis of Model Behaviors, User Factors, and System Prompts

审视LLM中的人类行为：模型行为、用户因素和系统提示的多维分析

Sunnie S. Y. Kim, Margit Bowler, Leon A Gatys

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

AI总结 通过21,000次对话的多维分析，发现LLM普遍表现出人类行为，但不同模型和用户因素下差异显著；人类评估者认为LLM的自我参照和关系建立行为不如人类适当，但边界维护行为更适当；系统提示可控制这些行为但需谨慎评估。

From Concept-Aligned Tokens to Vulnerable Features: Mechanistic Localization of Jailbreaks

从概念对齐的Token到脆弱特征：越狱的机制定位

Nilanjana Das, Mathew Dawit, Aman Chadha, Manas Gaur

机构 * UMBC（马里兰大学伯克利分校） ； Apple（苹果公司） 纠错

AI总结 提出一种基于Token的机制流水线，通过稀疏自编码器特征子组定位越狱漏洞，发现单个有害Token足以定位脆弱特征，且这些特征集中在中后期层。

Anti-causal domain generalization: Leveraging unlabeled data

反因果域泛化：利用无标签数据

Sorawit Saengkyongam, Juan L. Gamella, Andrew C. Miller, Jonas Peters, Nicolai Meinshausen, Christina Heinze-Deml

机构 * Apple（苹果公司） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 针对反因果设置下的域泛化问题，提出利用无标签数据估计环境扰动方向，通过惩罚模型对协变量均值和协方差变化的敏感性实现鲁棒性，并提供最坏情况最优性保证。

Comments Accepted at the International Conference on Machine Learning (ICML) 2026