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联合研究团队提出直接隐状态对齐方法DHSA
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AI 综述
2026年10月13日，研究团队提出直接隐状态对齐（DHSA）方法。该方法通过因果激活状态转移（CAST），在冻结基座权重的前提下，直接调控大模型推理时的隐状态。在ConFiQA、IMDb和TL;DR任务评测中，CAST仅需256至16,384个控制参数，即可达到与直接偏好优化（DPO）相当的对齐水平。此外，该方案支持仅在prefill阶段介入调控，并能够叠加至现有的DPO模型上，以进一步改善模型表现。
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最新进展10月13日 14:30
研究团队提出DHSA方法，通过CAST以极少参数调控推理隐状态，达到DPO对齐水准。报道时间线
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10月13日
- AITNT · AI头条DHSA实现大模型推理时偏好对齐：仅需256至16384个控制参数达到DPO水准
研究团队提出直接隐状态对齐（DHSA）方法，通过因果激活状态转移（CAST）在冻结基座权重的前提下直接调控推理时隐状态。在ConFiQA、IMDb和TL;DR任务中，CAST仅需256至16,384个控制参数即可达到与DPO相当的对齐水平。该方案支持仅在prefill阶段介入，并能叠加至现有DPO模型上进一步改善表现。
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