麻省理工学院和加州大学圣地亚哥分校的研究团队开发了一种新方法，能够检测大型语言模型中的隐含偏见和抽象概念。他们成功识别并操控与特定概念相关的连接，从而增强或减弱这些概念在生成答案中的表现，已应用于500多个概念，提升了对模型安全性和性能的理解。