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'''ActAdd'''（'''Activation Addition'''，中文常译“激活加法”）是一种用于在'''推理时'''（inference-time）控制大型语言模型（LLM）输出行为的方法。ActAdd 属于'''激活工程'''（activation engineering）：不改动模型权重，而是在一次前向传播中对模型中间层的残差流激活进行加性干预，从而改变生成文本的高层属性（如主题、情感、风格、去毒等）。该方法由论文《Activation Addition: Steering Language Models Without Optimization》提出，强调其'''无需优化'''（no optimization）与'''无需标注数据'''（除提示词外）即可构造可用的“引导向量（steering vector）”。[^https://arxiv.org/pdf/2308.10248v4]

'''ActAdd'''（'''Activation Addition'''，中文常译“激活加法”）是一种用于在'''推理时'''（inference-time）控制大型语言模型（LLM）输出行为的方法。ActAdd 属于'''激活工程'''（activation engineering）：不改动模型权重，而是在一次前向传播中对模型中间层的残差流激活进行加性干预，从而改变生成文本的高层属性（如主题、情感、风格、去毒等）。该方法由论文《Activation Addition: Steering Language Models Without Optimization》提出，强调其'''无需优化'''（no optimization）与'''无需标注数据'''（除提示词外）即可构造可用的“引导向量（steering vector）”。[^https://arxiv.org/pdf/2308.10248v4]