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Oct 12 · Monday

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  1. Attention sees, MLP refuses: tracing the safety pathway from attention to MLP in LLMs

    Trace attention to identify harmfulness to the MLP refusal write pathway and propose Sentinel

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct, Qwen3-8B-Instruct and others18
    AbstractAttention updates are more readable for harmfulness, MLP updates write refusal, and Sentinel routes alerts using two-path signals.

    The authors reframe jailbreaking and excessive refusal of aligned models as a pathway problem on the residual stream from recognition to writing, and accordingly provide conditional reminders before decoding.

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  2. SafeEvo:从拒答回路视角解释大模型安全对齐机制与演化

    用 SafeEvo 提取拒绝电路,并提出 SCA 仅微调该电路

    Published
    Evaluated models
    Llama-3-8B, Qwen-2.5-7B, Mistral-7B-v0.1 and others4

    AbstractSafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态,据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。

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  3. 研究者提出 CAP 指标与 CSFD 算法,发现越狱通过压制安全特征绕过拒答

    提出 CAP 指标与 CSFD 算法,发现被抑制的安全特征

    Published
    Evaluated models
    Gemma-2-2B, Qwen3-8B, Gemma-3-4B-IT and others5

    Abstract论文指出越狱通过抑制安全特征运作,提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。

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  4. 论文提出用路由梯度敏感度定位稀疏 MoE 模型中的安全敏感专家

    用路由梯度敏感度定位稀疏 MoE 的安全敏感专家

    Published
    Evaluated models
    Mixtral-8x7B, Qwen1.5-MoE, DeepSeek-MoE and others5
    Abstract频率不是敏感度。

    在五个稀疏 MoE 上,用 router 梯度而不是激活频率挑选要抑制的专家,留出恶意提示词上的拒答降得更多。。推理时让少数路由专家不被选中,就可以不重训练地改变拒答,但频率只记录使用次数。

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  5. 研究揭示 Transformer 拒答机制中的组件与维度稀疏性

    定位写入 Transformer 拒答方向的稀疏组件与残差维度

    Published
    Evaluated models
    Gemma-2-2B-IT, Qwen3-4B, Phi-4-Mini-Instruct and others4
    Abstract四模型上拒答转向集中于稀疏组件和约一半残差维度,而非均匀编码。

    这篇工作把拒答转向从残差流单点干预拆到组件和坐标,看 refusal 方向 r* 是被哪些上游模块组装出来的。

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  6. 研究揭示多轮攻击中危害性表征的几何演化

    分析多轮攻击中有害性与拒答表征的几何演化

    Published
    Evaluated models
    Llama-3.1-8B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct, Gemma-2-9B-it
    Abstract多轮中 harmfulness 渐可分且与 refusal 弱对齐,单轮静态探针可能因此变差。

    作者刻画多轮攻击里 harmfulness 与 refusal 相关表示如何随对话变化,而不提出新的攻击或防御。

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  7. 减少谄媚能否增强拒答?机制可解释性带来的 AI 安全启示

    用 SAE 与 CFI 压低谄媚,检验直接拒答与施压下拒答是否增强

    Published
    Evaluated models
    Qwen3.5-2B-Base, Qwen3.5-9B-Base, Qwen3.5-35B-A3B-Base
    AbstractCFI 能持久降低谄媚,但不保证直接拒答变强。

    用 SAE 选出的谄媚特征做补偿性训练注入,检验“少谄媚”是否带来“更强拒答”。。

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  8. 工具调用改变大语言模型的拒答机制

    比较对话与工具中介通道的拒答内部机制

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-8B, Qwen3-32B, Llama-3.1-8B and others8
    Abstract有害性跨通道仍可读,工具通道用更高阈值且更易被 GCG 与消融打破。

    作者在八个开源指令模型上研究:同一有害意图从对话改由工具交付时,拒答为何变弱,内部计算是否也变了。。

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  9. Matryoshka Attribution:把语言模型输出归因到表示与权重

    提出 Matryoshka Attribution,把模型输出归因到表示与权重

    Published
    Evaluated models
    gpt2-small, Qwen2.5-0.5B, gemma-2-2b and others6
    AbstractMAttr 用随机预算的 sigmoid top-k 学嵌套归因,并在电路基准和拒答权重上给出结果。

    Matryoshka Attribution(MAttr)把“哪些内部计算或权重差导致了输出”写成可以用梯度下降学习的嵌套子集问题。

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  10. 研究揭示细粒度危害信号在 LLM 安全中的作用

    抽取正交类别残差并用激活转向检验其有害性与拒答作用

    Published
    Evaluated models
    Gemma-2-9B-IT, Llama-3-8B-Instruct, Qwen2.5-7B-Instruct
    Abstract类别残差可携带有害性并诱发拒答,也常加强下游的一般有害对齐。

    作者分离出与一般有害方向正交的类别残差,用来检查细粒度有害信号是否参与 LLM 的安全行为。

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  11. 研究:拒答只读取模型道德表征中的伤害切片

    用几何投影与因果交换干预,分析拒绝机制读取的道德表征

    Published
    Evaluated models
    OLMo-3-7B-Instruct, OLMo-3-7B base, Qwen2.5-7B-Instruct and others9
    Abstract作者指出拒绝机制多仅读取表层伤害感知,在控制瓶颈处运作,阐明了对齐易被移除的机理并提出跨模型双轴分类。

    本文是一项针对大语言模型拒绝机制与对齐浅层性的机械解释性研究。

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  12. Steering Vector Dissection:将激活引导向量拆解为独立语义特征

    提出 Steering Vector Dissection,用 SAE 拆解转向向量

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-7B-Instruct, Llama3.1-8B-Instruct
    Abstract用 SAE 把 DiffMean 拆成可区分基向量,并靠去掉拒绝方向改变不安全转向的效果。

    Steering Vector Dissection把激活差构成的复合转向向量拆成语义上更一致、效果可区分的基向量,并用来从不安全 DiffMean 里去掉拒绝方向。

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  13. 论文提出拒答的几何解释:事后安全训练脆弱,预训练期持续安全共训更抗攻击

    解释后验安全的权重几何脆弱性,并提出预训练持续安全共训练

    Published
    Evaluated models
    Qwen-2.5-7B, Qwen-2.5-7B-Instruct, Llama-3-8B and others15

    Abstract论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制,并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。

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  14. 研究:拒答方向可跨架构迁移,安全工具可按写入位置重新估计

    在写入点定位拒答方向,经刚性旋转跨架构迁移并门控放大

    Published
    Evaluated models
    Falcon-Mamba-7B, Falcon3-Mamba-7B, Llama-3.1-8B and others8
    Abstract拒答方向可经刚性旋转跨架构迁移,但必须在各架构的写入点读取。

    作者研究拒答表示是否随架构改变,结论是表示共享、读取位置随架构变。

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  15. 研究用消融移除代码 LLM 拒答方向,分离拒答与生成能力

    用 abliteration 消融代码 LLM 拒答方向,分离拒答与漏洞注入能力

    Published
    Evaluated models
    Qwen2.5-Coder-Instruct 3B, Qwen2.5-Coder-Instruct 7B, Qwen2.5-Coder-Instruct 14B
    Abstract拒答可用低秩编辑去掉,CWE-89 注入是否成功仍由模型规模决定。

    这项初步可行性研究用 abliteration 把代码 LLM 的拒答和 CWE 注入能力拆开:意愿可以被低秩编辑解锁,注入是否成功仍看参数规模。

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  16. 研究揭示推理模型拒答假新闻请求时思维链仍含不安全叙事

    分析推理模型拒答假新闻时思维链的内部安全分叉

    Published
    Evaluated models
    Llama3-8B, Qwen3-4B, Qwen3-8B and others5
    Abstract拒绝不等于过程安全。

    作者对推理 LLM 在虚假新闻生成中的 CoT 做内部路由分析,并只改关键头来降低过程风险。作者称这是该场景下不安全 CoT 的首次系统分析。

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