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Sabrina Sadiekh

AAAI 2026ACL 2026可解释性安全效率与系统对齐与偏好
新星分新星
64
一作贡献30
核心/参与12
方向广度11
合作网络3
1 一作 · 2 篇 · AAAI 2026 / ACL 2026

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2026 顶会论文

2
作者位次 #2/3ACL 2026Findings· Findings of ACL

Towards Understanding the Robustness of Sparse Autoencoders

Ahson Saiyed · Sabrina Sadiekh · Chirag Agarwal

摘要

Large Language Models (LLMs) remain vulnerable to optimization-based jailbreak attacks that exploit internal gradient structure. While Sparse Autoencoders (SAEs) are widely used for interpretability, their robustness implications remain underexplored. We present a study of integrating pretrained...

可解释性安全效率与系统OpenReview 项目页
一作AAAI 2026Poster· Artificial Intelligence

Polarity-Aware Probing for Quantifying Latent Alignment in Language Models

Sabrina Sadiekh · Elena Ericheva · Chirag Agarwal

对齐与偏好可解释性OpenReview

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