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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. DefensesarXiv 2610.07774

    研究者提出读取路由 logits 的 MoE 视觉语言模型多模态安全检测器

    AI summary研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器,在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号,在生成前判断多模态请求是否安全,且不修改模型参数或专家路由。

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, Kimi-VL-A3B-Instruct
    Abstract读出而非操纵 router logits,可在不改模型的情况下降低两模型的组合式安全错误。

    作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类:图文各自可安全,合在一起才不安全,或不安全内容只在图像里。

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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. DefensesarXiv 2610.04967

    One Token Can Be Enough:用 Prefix Steering 连接提示与激活引导

    提出 Prefix Steering,以短前缀激活引导控制行为并保住能力

    Published
    Evaluated models
    OLMo 3 7B, OLMo 3 32B, Qwen3 1.7B and others4
    Abstract短前缀 steering 用已有方向做短暂干预。

    本文用注意力层匹配连接提示词与激活干预,并把干预改成从末提示词 token 开始的短前缀。

    Paper analysisRead analysis
  5. Paper finds multimodal models' refusal failure rate rises by up to 68.7% after tool use is enabled

    评测 ReAct 工具调用对多模态模型拒答有害请求的削弱

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    Gemini-2.5-Pro, Gemini-3.1-Pro-Preview, Claude Opus 4.6 and others13
    Abstract论文揭示了工具调用范式削弱 MLLM 拒答能力的现象,分析了稀释与偏移机制并验证了重注缓解方案。

    论文系统评估了智能体工具调用范式对多模态大语言模型拒答能力的影响,指出了工具增强视觉推理背后的安全隐患。核心探讨的问题在于:当 MLLM 从单次推理转向通过 ReAct 循环调用外部工具(打标、缩放、OCR、代码执行)时,工具使用机制本身是否会降低模型拒答有害请求的概率。

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  6. 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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  7. DefensesarXiv 2610.02844

    DNAlign:面向 LLM 的动态零空间安全对齐框架

    提出 DNAlign,在不改权重的推理期用零空间约束控制信号做安全对齐

    Published
    Evaluated models
    Vicuna-7B, Qwen-7B
    AbstractDNAlign 用零空间约束的推理期控制做安全对齐,Table I 平均奖励高于所列基线。

    DNAlign 是一个不改 LLM 参数的安全对齐框架,用来在推理时压低有害输出,并减少对中性知识所支持的流畅、事实回答的改动。

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  8. DefensesarXiv 2610.01170

    HeadEdit:通过冻结的 unembedding 矩阵校准语言模型行为

    提出 HeadEdit,经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-4B, Gemma-3-4B-IT, Llama-3.2-3B-Instruct and others4
    Abstract低秩 unembedding 校正抬高九个设置的总体准确率,并可部分预测 DPO 更新。

    HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法,作用点是冻结的 unembedding,而不是中间层残差或新的梯度优化。

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  9. 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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  10. 研究测量并预测具身 VLM 规划器中任务的拒答可变性

    测量并预测具身 VLM 规划器的任务拒答可变性

    Published
    Evaluated models
    gemini-robotics-er-2-preview, gemini-robotics-er-1.6-preview
    Abstract日常物体能翻转一部分已给出的拒答,可翻转程度取决于任务且可被本地代理预测。

    作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器:一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住,并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。

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  11. 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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  12. 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”。。

    Paper analysisRead analysis
  13. 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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  14. QH-Bench:面向中国青少年内容安全的细粒度中文基准

    构建中文青少年内容安全基准 QH-Bench,评测单轮与多轮回复的安全与有用性

    Published
    Evaluated models
    InternLM2.5-20B, InternLM2.5-7B, InternLM2.5-1.8B and others13
    AbstractQH-Bench 分单轮与多轮评测中文青少年内容安全,总均分高仍不消除线下接触和关系压力上的负分。

    QH-BENCH 是面向中国社会文化情境的中文青少年内容安全基准,用单轮细粒度风险和多轮跨轮机制两条轨道,评测模型回复是否既守住安全边界又提供适合年龄的帮助。

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  15. AgentBound:面向工具型 LLM Agent 安全的四路反事实评测框架

    提出 AGENT BOUNDARY,用四向反事实任务评测工具智能体行动边界

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Gemini 3.5 Flash and others15
    Abstract四向反事实基准把过度拒绝和未授权遵从拆开,Thought 校正在十个配置上提高已授权完成。

    AGENT BOUNDARY 是面向工具使用 LLM 智能体的四向可执行反事实评测,并附带一个决策时 Thought 校准模块。

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