激活工程使得在不增加计算成本的情况下对大型语言模型（LLMs）进行精确控制成为可能。然而，现有方法从静态激活差异中导出向量，容易受到高维噪声和层间语义漂移的影响，往往捕捉到虚假的相关性而非目标意图。为了解决这一问题，提出了一种基于网络表示演化几何稳定性的训练无关框架——全球进化精细引导（GER-steer）。GER-steer利用这一全局信号来修正原始引导向量，有效地将稳健的语义意图与正交伪影解耦...