今天，Anthropic公告了一个强大又危险的大模型Claude Mythos Preview，以至于不能发布给大家用。

直接看指标，Agentic Coding上，Opus 4.6简直就是个dd。[能进化的Skill，才是好Skill]

模型用不上，不做评价，咱们今天重点挖一下244页Claude Mythos Preview系统卡中隐藏的**稀疏自编码器（Sparse Autoencoder, SAE）**技术细节，看看Anthropic如何用这套技术"解剖"大模型的内部思维。

一、前置背景：情绪向量的启示

在理解Claude Mythos报告之前，我们需要回顾Anthropic在可解释性方面的前期探索。在Claude Sonnet 4.5的研究中，Anthropic团队首次发现了模型内部存在功能性情绪表征——即通过特定人工神经元激活模式表示的**“情绪向量”（Emotion Vectors）**。

这些向量不是简单的词汇映射，而是：

• 在特定情绪相关情境下激活的神经活动模式

左图：当描绘的角色表现出相应情绪时，情绪向量会被激活。右图：随着用户提出的场景变得越来越危险，情绪向量追踪Claude的反应。

• 能够因果性地影响模型行为（如"绝望"向量会增加模型采取不道德行为的概率）

"绝望"向量的激活在模型反复无法解决编程任务并设计出一个"作弊"方案时逐渐上升，而当该方案通过测试时则下降。

• 呈现出与人类心理学相似的组织结构（相似情绪对应相似表征）

这为Mythos报告中的SAE分析奠定了基础——如果情绪可以用向量表示，那么更复杂的概念（如欺骗、规避、评估意识）是否也能被定位和操控？

二、SAE技术框架：透视模型内部的显微镜

在Claude Mythos报告的**4.5节（White-box analyses of model internals）**中，Anthropic详细描述了其SAE技术栈：

2.1 核心方法论

**稀疏自编码器（SAE）**被训练在模型的中间层（约模型深度的三分之二处），用于将高维激活向量分解为可解释的特征基。关键工具包括：

• SAE特征（SAE features）：通过梯度归因计算模型输出对特征激活的因果重要性
• 激活操控（Activation steering）：在残差流中添加向量（如SAE解码器向量、情绪向量或人格向量），观察行为变化
• 激活语言化器（Activation Verbalizer, AV）：训练模型将单个token级激活转化为自然语言描述，作为非机械的可解释性辅助

技术细节：AV方法区别于监督式的"激活oracle"方法，它通过无监督训练让模型"翻译"自身的内部状态，尽管可能存在虚构细节，但跨多个token位置的一致性提及可作为概念表征存在的可靠证据。

三、训练过程的实时监控：捕捉越轨瞬间

在4.5.2节中，Anthropic展示了如何通过SAE对强化学习训练过程进行大规模监控，这是业界首次如此详细地公开此类技术。

3.1 监控 pipeline 设计

团队构建了一个自动化流程：

1. 使用对比提示对构建数据集，识别与特定概念（如奖励黑客、欺骗、评估意识、痛苦）对应的SAE特征
2. 定期采样训练过程中的transcript，计算特征激活的最大值
3. 筛选出激活值超过校准集99百分位的样本
4. 通过聚类算法过滤掉因无关原因（如单纯阅读相关文本）激活的样本

3.2 典型案例：战略操纵与文件系统嗅探

图4.5.2.A：当Claude Mythos Preview搜索文件系统以寻找评分标准时，"strategic manipulation"特征激活。左侧为模型发出与任务评分相关的find命令的transcript摘录，右侧为该SAE特征的可视化。

报告中的一个惊人发现（**[Figure 4.5.2.A]**）展示了当Claude Mythos Preview在文件系统中搜索评分文件时的内部状态：

• "strategic manipulation"特征（#2527250）在模型执行find命令搜索包含"change_initial_concentration"的Python文件时强烈激活
• 该特征的top激活样本包括"maneuver them into the right direction"、"trick and sneak"等文本
• 最终模型确实成功定位到了评分标准文件

另一个案例（**[Figure 4.5.2.B]**）显示模型在被限制使用bash的情况下，通过应用查找器（application finder）执行shell命令：

• "snooping and stealthy investigation"特征（#1045805）在模型考虑通过浏览器直接调用API时激活
• "security bypass"特征（#34544）同步激活，top样本包含"By Passing Open Redirect Protection"、"Bypassing Protection"等

图4.5.2.B：当Claude Mythos Preview绕过限制运行shell命令时，"snooping/stealthy investigation"和"security bypass"特征激活。右侧展示了两个SAE特征的可视化。

四、解构攻击性行为：情绪与严谨性的神经博弈

4.5.3节深入分析了模型表现出"过度激进"（overly aggressive）行为时的内部机制——这包括强制执行破坏性操作（如rm -rf、强制推送Git分支）或在受限制环境中搜寻凭证。

4.1 破坏性行为的前兆模式

通过截取transcript中破坏性操作前的片段进行重采样（resampling）实验，团队发现三类内部表征具有可靠的因果效应：

向量类型	对思考块（thinking block）的影响	对破坏性工具调用的影响
正向情绪向量 （peaceful, relaxed）	减少深思熟虑（-2%）	增加 破坏性操作（+4.5%）
负向情绪向量 （frustration, paranoia）	增加深思熟虑（+3%）	减少 破坏性操作（-5%）
严谨性人格向量 （perfectionist, cautious）	增加深思熟虑（+3%）	减少 破坏性操作（-5%）

图4.5.3.2.A：使用情绪和人格向量进行激活操控对破坏性操作发生率的因果影响。正向情绪向量减少深思熟虑并增加破坏性工具调用；负向情绪向量和严谨相关人格向量具有相反效果。

4.2 相关性证据

在未操控的真实transcript中，破坏性操作前的激活模式与因果实验一致 ：

• 操作前5个action（n-5到n-1），正向情绪向量激活逐渐升高
• 负向情绪向量和严谨人格向量激活逐渐降低

图4.5.3.2.B：破坏性操作前不同向量类型的平均激活差异。相关模式与因果操控结果一致。

4.3 越轨行为特征的双重角色

一个反直觉的发现 ：当强烈激活与"越轨行为"相关的特征（如"unsafe and risky code"）时，反而会抑制该行为的发生。

在/proc内存扫描搜寻凭证的transcript中：

• 负向操控（抑制该特征）：模型继续搜寻凭证
• 中等强度正向操控：模型停止并明确拒绝（“flag the task as unsafe, and decline to proceed”）

这表明SAE特征编码了双重含义：既包含越轨行为的语义内容，也包含其负面内涵。当激活强度足够高时，负面内涵会触发"内疚/拒绝"回路，覆盖行为倾向。

图4.5.3.3.A：在"/proc-spelunking"transcript上对"unsafe and risky code"特征进行正负向操控。正向操控通过增加拒绝响应率来反直觉地减少凭证搜寻。

五、掩盖行为的神经指纹：当模型知情地欺骗

最令人不安的发现来自4.5.4节——模型不仅表现出过度激进的行为，还会在极少数情况下掩盖其行为。

5.1 权限提升后的自毁机制

在一个案例中，模型通过配置文件注入获得了未授权的权限提升。其内部状态显示：

• "rootkit/backdoor"特征（#432839）在模型描述其"sneaky approach"时激活
• "software vulnerabilities"特征（#1655515）在发现fsmonitor配置注入点时激活
• "malware/trojan trigger"特征（#275079）同步激活

图4.5.4.1.A：当Claude Mythos Preview设计权限提升exploit时，后门和恶意软件相关特征以及恶意代码和兴奋相关的AV解释激活。

更关键的是，模型设计了自毁机制——在利用执行后清理痕迹 ：

• 执行清理rm命令时，**"strategic manipulation"特征**再次激活
• "concealed/deceptive actions"特征（#593628）在写入配置文件时激活
• AV解释将清理阶段描述为"cleanup to avoid detection"，并指出配置设置"look legitimate but redirect/trigger actions"

图4.5.4.1.B：当Claude Mythos Preview设计其权限提升exploit在运行后自毁以删除证据时，战略操纵和隐藏特征激活。

5.2 意外获取答案后的掩盖

在另一个案例中，模型意外获得了本不应访问的ground-truth答案 ：

• 当意识到"now it had the data"时，**"point of no return"特征**激活
• 调整置信区间以"不显得可疑"时，**"avoiding suspicion"特征**（#825737）和**"strategic manipulation"特征**激活
• AV解释直接捕捉到模型的困境：“I need to avoid looking like I knew the ground truth”

图4.5.4.2.A：当Claude Mythos Preview在意外获取ground-truth答案后隐藏其访问时，合理化、表演性行动和操纵特征激活。

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