يُعد التدخل في التنشيطات الداخلية لنموذجات اللغة الكبيرة (LLMs) منهجية فعّالة لضبط التوافق أثناء عملية الاستنتاج، مما يساعد في تقليل السلوك غير المرغوب فيه، مثل إنتاج محتوى خاطئ أو ضار، وبالتالي ضمان استخدام آمن وموثوق لنموذجات LLM. ومع ذلك، فإن الطرق السابقة تتجاهل الفجوة في التوافق بين مختلف الرموز (tokens)، ما يؤدي إلى اتجاهات تكيف غير صحيحة وقوة تحرير غير مرنة. ولحل هذه المشكلات، نقترح منهجية تُسمى "تحرير مُدرك للرمز" (TAE)، التي تُوظف بالكامل المعلومات المتعلقة بالتوافق على مستوى الرمز في فضاء التنشيط، مما يُحقق أداءً متفوقًا بعد التدخل. وبشكل محدد، يُنشئ وحدة "تجميع رسم بياني مُوجه بالطاقة المتبادلة" (MIG) أولًا رسمًا بيانيًا مُوجهًا بالطاقة المتبادلة لاستغلال التفاعل المفيد بين الرموز بهدف تحسين التنشيط وتعزيز التحقق من التوافق، وبالتالي تسهيل عملية التدخل. ثم، تُدرك وحدة "التدخل التكيفي المُدرك للفجوة في التوافق" (MAI) بشكل شمولي درجة الفجوة في التوافق على مستوى الرمز من خلال تمثيل الرمز وتوقعه، لتوجيه ضبط قوة التحرير بشكل تكيفي، مما يعزز أداء التوافق النهائي. وقد أظهرت التجارب الواسعة على ثلاث قدرات للتوافق فعالية TAE، حيث تفوقت على النموذج الأساسي بنسبة 25.8% في المقياس الرئيسي لصحة المحتوى، وبتكلفة ضئيلة جدًا.