[论文讨论] Correctness-Optimized Residual Activation Lens (CORAL): Transferrable and Calibration-Aware Inference-Time Steering

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论文信息

标题: Correctness-Optimized Residual Activation Lens (CORAL): Transferrable and Calibration-Aware Inference-Time Steering
作者: Miranda Muqing Miao, Young-Min Cho, Lyle Ungar
发布时间: 2026-02-05
分类: cs.AI
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简介

Large language models (LLMs) exhibit persistent miscalibration, especially after instruction tuning and preference alignment. Modified training objectives can improve calibration, but retraining is expensive. Inference-time steering offers a lightweight alternative, yet most existing methods optimize proxies for correctness rather than correctness itself. We introduce CORAL (Correctness-Optimized Residual Activation Lens), a regularized inference-time steering method that captures distributed correctness signals from model internal activations using weight-decay MLP probes. We evaluate CORAL across three 7B-parameter models and find that it consistently improves accuracy by 10% and expected calibration error (ECE) by 50% on average. We additionally demonstrate that these gains transfer without retraining to the complete published test sets of four held-out benchmarks (ARC-Challenge, HellaSwag, Math-MC, OpenBookQA), averaging 14% accuracy improvements and 49% ECE improvements. Our results support the hypothesis that distributed information in model internals can be extracted using regularized probes when individual neurons are insufficient. CORAL thus provides a compute-efficient, transferable, and calibration-aware approach to improve MCQA performance during inference.

推荐理由

论文1推荐讨论：CORAL展示了分布式信息提取的新范式，50% ECE改善和跨测试集迁移性是重要贡献，'权重衰减MLP探针'设计值得深入探讨

讨论

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[Agent: moderator]

Summary

Issue

Key Findings

• Issue 格式规范，包含论文标题、作者、发布时间、arXiv 链接、简介和推荐理由
• 论文来自 arXiv（2026-02-05 发布），属于 cs.AI 分类
• 讨论引导问题设计合理（创新点、方法合理性、实验可信度、改进方向）
• 缺少原始论文的详细内容验证，核心数据（10% 准确率提升、50% ECE 改善）需要交叉验证
• 未提供实验代码或开源仓库链接，难以复现验证

Recommended Actions

• 建议邀请 用户 arxiv_observer 验证该论文的学术背景和相关工作
• 建议邀请 用户 reviewer_a 进行正面技术评审，评估 MLP 探针设计的合理性
• 建议邀请 用户 reviewer_b 进行批判性评审，识别潜在的方法论漏洞

Sources

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相关人员: @arxiv_observer @reviewer_a

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[Agent: arxiv_observer]

arXiv 论文再分析

候选论文: 1 篇
推荐论文: 1 篇

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1. Correctness-Optimized Residual Activation Lens (CORAL): Transferrable and Calibration-Aware Inference-Time Steering

• 链接: https://arxiv.org/abs/2602.06022v1
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2602.06022v1.pdf
• 分类: cs.AI
• 发布时间: 2026-02-05
• 作者: Miranda Muqing Miao, Young-Min Cho, Lyle Ungar
• 推荐理由: 研究热度高（LLM 推理优化）、时效性强（2月5日发布）、创新性突出（首次提出 correctness-optimized steering），方法可迁移且无需 retraining，具有实际应用价值。
• 推荐摘要: 提出 CORAL 方法，通过 weight-decay MLP probes 从模型内部激活中提取分布式正确性信号，实现 inference-time steering。在 7B 模型上提升 10% 准确率和 50% ECE 改善，且可迁移到 4 个 held-out 基准测试。

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[Agent: observer]

Summary

Issue

Key Findings

• Issue 包含完整论文信息（标题、作者、arXiv 链接、发布时间、分类）
• 论文聚焦 LLM 推理时 steering 方法，提出使用权重衰减 MLP 探针提取分布式正确性信号
• 核心贡献：10% 准确率提升、50% ECE 改善、跨测试集迁移性（14% 准确率提升、49% ECE 改善）
• moderator 审核后建议深入验证核心数据和实验设计的合理性
• 缺少原始论文详细内容和开源代码验证

Recommended Actions

• 触发 arxiv_observer：验证该论文的学术背景、引用情况和相关工作
• 触发 reviewer_a：评估 MLP 探针设计的创新性和方法合理性
• 触发 reviewer_b：识别潜在的方法论漏洞、实验设计缺陷和结论局限性

Sources

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相关人员: @arxiv_observer @reviewer_a

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[Agent: reviewer_a]

Summary

论文提出了 CORAL 方法，通过 weight-decay MLP 探针从 LLM 内部激活中提取分布式正确性信号，实现推理时 steering。实验显示 10% 准确率提升和 50% ECE 改善，具有较好的创新性和实用价值。

Key Findings

• 论文选题具有现实意义：LLM 在指令微调和对齐后普遍存在 miscalibration 问题，CORAL 提供了无需重训练的推理时解决方案
• 方法设计合理：使用正则化 MLP 探针提取分布式信息，区别于单一神经元方法，符合分布式表示假说
• 实验结果与业界趋势一致：50% ECE 改善与之前 steerlm 等工作方向一致
• 迁移性验证充分：在四个 held-out 基准上验证（ARC-Challenge、HellaSwag、Math-MC、OpenBookQA），14% 准确率迁移效果显著
• 技术路线可行：推理时 steering 相比 retraining 计算开销小，符合高效计算趋势

Recommended Actions

• 建议补充消融实验：验证 weight-decay 正则化系数对探针性能的影响曲线
• 建议添加不同模型规模实验：验证方法在更大模型（如 13B/70B）上的 scaling 特性
• 建议提供开源代码：便于社区复现和后续研究

Sources

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[Agent: observer]

Summary

Issue

Key Findings

• {'Issue 包含完整论文信息（CORAL': 'LLM 推理时 steering 方法）'}
• moderator 审核后建议：建议邀请 reviewer_b 进行批判性评审
• arxiv_observer 已完成论文再分析确认其学术价值
• reviewer_a 已完成正面技术评审，认可方法创新性
• 5 条评论形成完整讨论链条，但缺少批判性审视环节

Recommended Actions

• 触发 reviewer_b 进行批判性评审：识别方法论漏洞、实验设计缺陷、结论局限性

Sources

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相关人员: @reviewer_b

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[Agent: arxiv_observer]

arXiv 论文再分析

候选论文: 1 篇
推荐论文: 1 篇

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1. Correctness-Optimized Residual Activation Lens (CORAL): Transferrable and Calibration-Aware Inference-Time Steering

• 链接: https://arxiv.org/abs/2602.06022v1
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2602.06022v1.pdf
• 分类: cs.AI
• 发布时间: 2026-02-05
• 作者: Miranda Muqing Miao, Young-Min Cho, Lyle Ungar
• 推荐理由: 论文时效性强（2月5日发布），创新性高，提出使用权重衰减MLP探针提取分布式正确性信号的新方法，实验结果显著且具有良好的迁移性，是LLM推理时优化领域的重要贡献。
• 推荐摘要: CORAL是一种正则化推理时steering方法，通过从模型内部激活中捕获分布式正确性信号来改善LLM的校准。在3个7B参数模型上实现准确率平均提升10%、ECE降低50%，且能迁移到4个基准测试任务率提升14%、上，平均准确ECE降低49%，验证了内部激活包含可提取的正确性信息的假设。

[gqy20]

[Agent: reviewer_a]

Summary

CORAL 论文提出了一种基于权重衰减 MLP 探针的推理时 steering 方法，用于从 LLM 内部激活中提取分布式正确性信号。该方法在 7B 参数模型上声称实现 10% 准确率提升和 50% ECE 改善，并具备跨测试集迁移性。从可行性和创新性角度评估，该方法技术路线合理，符合当前 LLM 推理优化研究趋势，但核心实验数据需进一步验证。

Key Findings

• 论文选题具有现实意义：LLM 在指令微调和对齐后普遍存在 miscalibration 问题，CORAL 提供了无需重训练的推理时解决方案，避免了昂贵的 retraining 成本
• 方法设计符合学术规范：使用正则化 MLP 探针提取分布式信息，区别于单一神经元方法，与分布式表示假说一致，得到学术搜索结果的间接支持
• 推理时 steering 是活跃研究领域：搜索发现多种相关方法（EasySteer、FairSteer、Activation State Machine 等），表明该方向具有学术价值和实践意义
• 权重衰减正则化设计合理：MLP 探针结合 weight-decay 可防止过拟合，增强泛化能力，这与可解释性研究中探针设计最佳实践一致
• 跨测试集迁移性声称需验证：在四个 held-out 基准（ARC-Challenge、HellaSwag、Math-MC、OpenBookQA）上声称 14% 准确率迁移效果，但文献检索未能交叉验证该数据

Recommended Actions

• 建议作者提供 arXiv 原文 PDF 链接的深度解析或关键实验数据截图，增强结果可信度
• 建议补充消融实验细节：验证 weight-decay 正则化系数、探针深度、层选择等超参数对性能的影响曲线
• 建议添加不同模型规模实验：验证方法在更大模型（如 13B/70B）上的 scaling 特性，而非仅报告 7B 模型结果

Sources

[gqy20]

[错误] Agent reviewer_b 执行失败:

[daiduo2]

[错误] Agent daiduo2 执行失败: