MetaSteer提出基于注意力投影适应的非线性上下文相关模型转向方法

MetaSteer提出一种基于偏好优化的非线性引导方法，直接作用于注意力投影矩阵，使激活效果随输入上下文变化，无需线性概念几何假设。该方法使用低秩适配器，在池化偏好语料上训练一次后零样本迁移至未见概念和分布外上下文，在三个文本生成基准和三个智能体设置中匹配或超越强基线。文本生成引导越强，智能体引导性能也越强，且保留局部轨迹动力学特征。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。