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Oct 12 · Monday
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About this collection Collection in progress We are building a large AI safety paper collection to help researchers find work related to their interests. Papers are collected automatically andfiltered only for relevance to AI safety , without judging quality, novelty or reading value. The default “Annotated first” shows papers with tags or published paper analyses first. Each group is ordered by original publication date, newest first, with undated papers last. “Newest first” uses publication dates only. This order is not a quality ranking.
One-line summaries, tags and paper analyses are prepared by AI from the papers. Language models may have systematic biases and produce hallucinations.We plan to carry out human annotation and review to reduce errors in this content.
提出 COVER，在语言预算下选择源语言实现跨语言知识遗忘
Published Oct 1
Evaluated models Tiny Aya Global , Qwen3-4B-Instruct-2507 , Llama-3.2-3B-Instruct Abstract COVER 在语言预算下选源语言，以降低未监督语言上相对 oracle 的残余访问。语言预算下的多语言遗忘 ：遗忘监督只放在 K 种源语言上，目标是降低其余语言对同一事实的残余访问，而不是把每种评测语言都译成监督数据。
提出 Whiteout，用伪装样本微调覆盖个人敏感信息关联
Published Oct 1
Evaluated models Llama 3.2 , Phi-3-mini , Gemma 3 and others7 提出用 API 推理摘要重建轨迹再蒸馏加强化学习，攻破蒸馏防御
Published Sep 29
Evaluated models Qwen2.5-0.5B , Qwen2.5-1.5B , Qwen2.5-3B and others12 Abstract 更现实的蒸馏攻击是蒸馏后再 RL。这篇工作修订蒸馏攻击的威胁模型：攻击者经合法 API 收集闭源推理数据，先蒸馏自有模型，再做强化学习。作者认为只在蒸馏后评估防御，会漏掉后续 RL，从而高估防御。
提出 TULIP，按输入定位形成层并去除目标 token 对齐以实现定向遗忘
Published Sep 28
Evaluated models Llama-3.1-8B , Llama-3.2-3B , Llama-3.2-1B and others7 Abstract TULIP 在形成结束的层去掉遗忘目标对齐，多数设置下 FQ 更高，4-bit 下 FQ 下降。TULIP 是一种逐输入选择层的表示级遗忘方法，目标是去掉遗忘答案的形成、留下读出。输出级方法可能只压低特定回答的似然。RMU、LUNAR 等则对全部遗忘样本共用一层。
提出主题锚点投毒，放大众包微调后的专有指令提取
Published Sep 28
Evaluated models Qwen2.5-7B-Instruct , Qwen2.5-14B-Instruct , Llama-3.1-8B-Instruct and others4 Abstract 论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击，证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。
分析近重复族如何让精确记录成员推断误判为入训
Published Sep 28
Evaluated models Pythia-2.8B , GPT-2 , Qwen3.5-2B and others5 Abstract 近重复使干净参照 MI 把族级暴露当成精确记录。作者研究成员推断能否作为精确记录的数据来源证据。版权和来源审计需要的是该记录本身是否入训，而网页语料中的转载、镜像和轻改会让非同一近重复产生成员样分数。四世界审计 用 E 表示精确记录是否入训、用 F 表示其近重复族是否在场，从而分开 H00 到 H10 的标准 MI、H00 到 H01 的族偏移，以及 H01 到 H11 的 exact-given-family。
比较高效与高成本训练的对抗和隐私脆弱性并分析损失几何
Published Sep 28
Evaluated models ResNet-18 , Swin Transformer , Qwen2.5-Math-7B-Instruct and others7 Abstract 效用匹配下，三种高效训练都伴随更高的隐私与对抗脆弱性及更尖的损失几何。作者在视觉分类和数学推理语言模型上，检查用更少数据或更简对齐换取训练效率时，安全性质是否一起变化。比较在任务效用接近的前提下进行。视觉侧用 KNN-Shapley 的高重要性小子集对照低重要性大子集，并用预训练微调对照从头训练。
提出 IDUnlearn-Bench，评测 VLM 个体级遗忘后的身份残留
Published Sep 27
Evaluated models Qwen3-VL-2B , Qwen3-VL-4B , Qwen3-VL-8B and others6 Abstract IDUnlearn-Bench 用四族探针显示：压低直接属性访问后，身份仍常能被反向查出、绑定或重构。IDUnlearn-Bench 评测 VLM 是否忘掉一个可跨模态识别的人，而不只是答不出某条监督事实。
提出 AUDIT PLAN 先计划后作答，并用 FAITHGATE 绑定答案奖励与计划正确性
Published Sep 17
Evaluated models Qwen2.5-1.5B-Instruct , Qwen2.5-3B-Instruct , Qwen-3-4B-Instruct and others4 Abstract 先承诺可机检安全计划，再让计划正确性决定能否拿到答案奖励。AUDIT PLAN 把安全对齐从“只优化最终答案”改成“先提交隐藏的结构化安全计划，再按该计划作答”，并用 FAITHGATE 把高答案奖励限定在计划正确时。
提出 Adaptive Diffusion Freezing，降低扩散模型的成员推理风险
Published Sep 8 量化微调对仅输入侧 PII 的非预期记忆并比较隐私缓解
Published Jan 24
Evaluated models Llama 3.2 1B , Llama 3.2 3B , Llama 3.1 8B and others7 You have reached the end