动态缩放激活引导（DSAS）框架

研究人员提出动态缩放激活引导（DSAS）框架，将“何时干预”与“如何干预”解耦，在生成过程中根据上下文自适应调节各层与输入的引导强度。DSAS 可与现有引导方法端到端联合优化，在显著改善大语言模型毒性消除与效用保留权衡的同时，仅引入极小计算开销。该方法还成功应用于文生图扩散模型的概念调节，相关代码将在 GitHub 开源。