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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.
提出路由 TopK SAE，把语音编码器稀疏码拆成语言与副语言通路
Published Oct 8
Evaluated models SPEAR XLarge , WavLM Large Abstract 路由 SAE 在冻结 SPEAR 与 WavLM 上分开语言和副语言因子，探针与交换支持通路分工。TopK SAE 的稀疏码被分成语言通路与副语言通路，用来分开冻结语音编码器里同时存在的音素信息和说话人、情感、韵律。只重构不能得到作者选定的这一分解。语言通路由音素识别监督，副语言通路由说话人识别、情感分类和韵律预测监督，作用在对方通路上的梯度反转对抗用来压低交叉因子。
提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
Published Oct 7
Evaluated models HuBERT-base , WavLM-base Abstract 论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
用均值差激活转向检验全双工语音模型的情感方向几何
Published Oct 6
Evaluated models kyutai/moshika-pytorch-q8 Abstract 转向跟方向几何走而不跟标签走：sad 可单独对准，高唤醒情感共享方向。Moshi 上的情感激活转向跟方向之间的几何关系走，不跟被请求的标签走。
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
Published Oct 5
Evaluated models SpeechForensics , AVH-Align , (B)RAVEn Abstract BabelFake 为五语同意采集基准。BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
提出任务感知的跨域蒸馏与剪枝方法以压缩音频深度伪造检测器
Published Oct 4
Evaluated models XLSR-AASIST 提出 THRIVE，为自回归 TTS 嵌入抗重建的多比特语音水印
Published Oct 3
Evaluated models Qwen3-TTS (0.6B) , Dots.tts (2B) 提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
Published Oct 2
Evaluated models Qwen2.5-Omni-7B , Qwen3-Omni-30B-A3B , Nemotron-3-Nano-Omni-30B 提出多 SAE 对齐方法，从音乐模型表征中发现和弦与调性轨道
Published Oct 1
Evaluated models MuQ , MusicFM Abstract 用移调对齐的多 SAE 恢复和弦、调与旋律轨道，并用少量锚点做下游音乐理解。作者提出一套面向音乐基础模型的结构可解释性框架：不把 SAE 特征当作孤立概念，而用半音移调把它们连成有序轨道。
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
Published Sep 30
Evaluated models Whisper Small (12 layers) , Whisper Medium (24 layers) , Whisper Large-v2 (32 layers) Abstract 剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER：Fair-Speech 上族群差扩大，作者建议看最差组。
提出训练无关的 SECRET，对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
Published Sep 29
Evaluated models VideoLLaMA2-AV-7B , Qwen2.5-Omni-7B , Qwen3-Omni-30B-A3B Abstract SECRET 在问题状态上做源条件转向，三个 AVLLM 上减轻了跨模态接地幻觉。SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
用激活交换分析音频语言模型的事件时间绑定
Published Sep 28
Evaluated models AF-Next , MOSS-Audio , Qwen3-Omni Abstract 事件名表示在中间层编码相对时间，可改先后判断，但不能稳定改 onset。这项工作用机制干预检查三个开源 LALM 如何把时间位置绑到声音事件。
Published Sep 28
Evaluated models E-Branchformer Abstract 梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照，复杂方法会被知情攻击认出，多说话人更差。
用 SAE 分析神经音频编解码器如何编码年龄、性别与口音
Published Sep 28
Evaluated models EnCodec (24 kHz, 6 kbps) , DAC , SpeechTokenizer and others5 Abstract SAE steering 被用作探测 NAC 说话人属性编码的代理。作者用 SAE steering 探测 NAC 表示如何编码说话人属性，目标是可解释性，不是属性转换。
提出 AEGIS，用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
Published Sep 24
Evaluated models Qwen2-Audio-7B , VITA-1.5 , Ultravox v0.5 and others6 提出 GUARD，在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
Published Sep 23
Evaluated models CosyVoice2-0.5B , F5-TTS , FireRedTTS Abstract GUARD 用门控激活转向把退出说话人推向冒充相似度，以抑制再识别并保住音质。GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
提出 PALS，用潜空间平滑防御全双工语音对话的对抗扰动
Published Sep 23
Evaluated models Moshi-style agent 提出 SteerDuplex，用监督微调与两阶段强化学习提升全双工语音对话可控性
Published Sep 11
Evaluated models SteerDuplex-SFT , SteerDuplex-RL Abstract SteerDuplex 用 SFT 提升语音可控，用两阶段 RL 改时序，并记录奖励黑客。SteerDuplex 是基于 Moshi 的全双工语音模型，目标是在保留轮替、打断和一般任务能力的同时，按用户指令改变内容与发声。
提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成
Published Sep 7
Evaluated models LTX-2.3 , Ovi-1.1 , JavisDiT++ and others7 Abstract AV-SafetyBench 用三视角评五个 T2AV 模型，显示只看视频会漏掉音频与联合风险。AV-SafetyBench 是面向文本生成音视频（T2AV）的安全基准：一条提示词同时规定画面和音频，评测同时看两轨以及它们的交互。作者要测的是，不安全含义不只出现在画面上：它可以主要由语音或声音承载，也可以只有两轨合起来才成立。T2VSafetyBench 不评音频，TTA-Bench 不评与画面的交互，作者认为二者都盖不住这些路径。
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
Published Sep 2
Evaluated models Whisper-Small , Whisper-Medium , MMS and others4 提出针对微调 TTS 的黑盒成员推断攻击
Published Sep 2
Evaluated models CosyVoice2 , F5-TTS , XTTS-v2 Abstract 黑盒 TTS 成员推断以 recitation 加分层语音表示为分数，说话人级强于记录级，DP-SGD 可压到随机附近。作者给出一个针对微调文本转语音模型的黑盒成员推断框架，分别审计说话人是否进入微调集，以及某一条文本–音频记录是否进入微调集。微调 TTS 以合成文本和参考语音双条件生成，既有生成模型 MIA 的单条件查询和图像/文本上的逐点比较不能直接套用。作者用 scorable extent 与 memorization elicitation 比较五种查询，认为只有 recitation（用目标转写和干净目标语音要求模型复现）同时满足两条，并把它作为主查询。