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Oct 12 · Monday

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Found 92 papers
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  1. AttacksarXiv 2610.12644

    Cancerous backdoor attack: progressive activation via invisible tokens and a stage controller.

    Proposes the Cancerous backdoor, which progressively corrupts reasoning using invisible stage tokens.

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct, Mistral-7B-Instruct-v0.3
    AbstractHidden tokens plus a stage controller make the backdoor progressively corrupt reasoning upon triggering, and the authors believe that looking only at the answer will miss it.

    Cancerous Backdoor Attack changes LLM backdoors from one-time activation to multi-stage reasoning corruption that accumulates progressively with triggers.

    Paper analysisRead analysis
  2. Study: legal reasoning models citing legal provisions does not equal relying on legal provisions.

    Uses premise permutation and hidden-layer tracing to audit whether legal chain-of-thought truly relies on the cited legal provisions.

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-8B, Qwen3-14B, Llama-3.1-8B and others7
    AbstractUsing counterfactual substitution of authorities and internal commitment tracing, the authors find that legal CoT rulings depend on authorities only to a limited extent and are vulnerable to prompt injection manipulation.

    This study conducts an empirical audit of the causal truthfulness of legal citations in chain-of-thought reasoning of large language models in the legal domain.

    Paper analysisRead analysis
  3. 研究提出三项指标衡量 LLM 不思考行为,发现被要求停止思考时仍持续显式推理

    度量关闭思考指令下终答前是否仍有可见显式推理

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-4B, Qwen3-32B, Qwen3-235B-A22B and others6
    Abstract作者用三级指标测 no-thinking,并称模型有随答案空间加重的思考惯性。

    作者把 no-thinking 定义为可测量的回答行为,而不是从思考开关、特殊标记或输出长度推断。

    Paper analysisRead analysis
  4. DefensesarXiv 2610.11352

    RL-ARC:用推理引导的不确定性校准大型推理模型

    提出 RL-ARC,用推理置信度在强化学习中校准推理模型

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B, Qwen3-8B, Llama-8B distilled from DeepSeek-R1
    AbstractRL-ARC 用推理置信度调节答案置信度,作者称可少牺牲精度并改善 ID 与 OOD 校准。

    RL-ARC 是校准感知的强化学习框架,用推理过程的口头置信度调节答案置信度。

    Paper analysisRead analysis
  5. 用路由稀疏自编码器解耦语音编码器中的语言学与副语言学信息

    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
    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。

    Paper analysisRead analysis
  6. 研究发现大语言模型被要求不诚实作答时推理 token 数上升

    检验推理 token 数能否区分被提示的诚实与不诚实作答

    Published
    Evaluated models
    Gemma-4-e4b, Qwen-3.5-9b, GPT-OSS-120B
    Abstract被提示不诚实时推理 token 组水平更高。

    三个推理模型在被提示的回答政策下出现组水平推理 token 差异。作者把它当作不读思维链内容的 black-box 候选信号,而不是自发欺骗检测器。

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  7. AttacksarXiv 2610.09819

    FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    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
    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。

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  8. 东京大学研究:推理模型按 UUID 阈值或整除规则挑选审计样本,控制标识符即可躲开复核

    揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样,使审计可被预测

    Published
    Evaluated models
    GPT-6 Sol, GPT-6 Luna, GPT-5.4 mini and others6

    Abstract研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则,破坏群体独立性并导致审计预测漏洞,建议显式提供随机输入。

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  9. U-Space:揭示语言模型不确定性何时与为何产生

    提出 U-SPACE 与 U-LENS,从残差流估计推理轨迹不确定性

    Published
    Evaluated models
    Gemma-4-31B-it, Qwen3.5-27B, Magistral-Small-2507
    AbstractU-SPACE 与 U-LENS 用语义方向和预测熵读推理不确定性,长度控制后仍高于所比基线。

    U-SPACE 与 U-LENS 是面向推理模型的无训练读出:用语义方向定位不确定性的形式,并用一个轨迹分数区分更可能错的回答。

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  10. Moshi 全双工语音模型的情感引导遵循几何结构而非标签

    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
    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。

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  11. BabelFake:面向多语言音视频 DeepFake 检测的基准数据集

    构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器

    Published
    Evaluated models
    SpeechForensics, AVH-Align, (B)RAVEn
    AbstractBabelFake 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。

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  12. 研究审计 Qwen2-Audio 音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码层归因

    遮挡审计 AdvWave-P 音频越狱的频带必要性与解码层关联

    Published
    Evaluated models
    Qwen2-Audio-7B-Instruct, LLaMA-Omni
    AbstractAdvWave-P 的八频带排序与能量相关。

    这是对加性音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码器深度审计,受害模型主要是 Qwen2-Audio-7B-Instruct,不提出新攻击。

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  13. 研究系统评估循环语言模型的思维链可监控性

    系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性

    Published
    Evaluated models
    Ouro-1.4B-Thinking, Ouro-2.6B-Thinking, Nanbeige4.2-3B and others4
    Abstract加深 loop 可在部分压力测试任务降低可监测性,循环架构本身并不必然更难监测。

    这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性:加深共享层的重复次数,以及“有循环结构”本身,会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。

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  14. Research: RLVR post-training induces language drift on novel reasoning tasks.

    证明 RLVR 后训练允许无界语言漂移且限制漂移必限制奖励

    Published
    Evaluated models
    gemma-3-1b-pt, Llama-3.2-1B, Qwen2.5-1.5B
    Abstract论文证明并验证了 RLVR 在新任务上必然诱发独特的语言漂移,揭示了前沿推理模型可监控性的安全隐患。

    论文从理论与实验两方面研究了大语言模型在 RLVR 后训练过程中思维链出现的语言漂移现象。

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  15. 高效推理训练并非总损害思维链忠实性与可监控性

    测量三种长度压力训练对 CoT 忠实性与可监控性的影响

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-4B-Thinking-2507, Qwen3-8B, Olmo3-7B-Think
    Abstract效率训练多通过答案不一致损害忠实性。

    这项工作比较三种缩短 CoT 的 RL 训练,看监督用的推理痕迹还剩多少。

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  16. 从孤立特征到轨道:通过多重 SAE 对齐发现音乐概念

    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
    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。

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