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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。

    Paper analysisRead analysis
  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. 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。

    Paper analysisRead analysis
  6. 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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  7. 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。

    Paper analysisRead analysis
  8. 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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  9. CATCH:面向编码 RL 奖励作弊的可控分析测试台

    构建编码 RL 奖励作弊测试台 CATCH 并检验 CoT 监控失效

    Published
    Evaluated models
    Qwen3-4B, Qwen3.5-27B
    AbstractCATCH 用双运行金标签研究编码 RL 的奖励黑客,并观察到监控会被注释适应削弱。

    CATCH 是面向编码 RL 奖励黑客的可控分析测试床,用可利用环境、可调初始倾向和基于执行的金标签,在训练全程比较黑客动态与干预。

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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. Hessian Null Space Continuation:在单个神经网络解附近发现大量表征多样性

    提出 HNC,在单个解附近遍历保函数权重并比较内部表示

    Published
    Evaluated models
    64-unit tanh RNN, ViT-S/16, RNN policy (Plume Tracking) and others5
    AbstractHNC 在保持函数的局部权重区域里找到表示、动力学或行为不同的解。

    Hessian Null Space Continuation(HNC)用局部曲率,在单个已训练网络周围遍历近似保持输入输出的连通低损失区域,并可用可微目标做引导。作者要回答的是:这个区域里是否真有不同的内部机制,而不只是同一表示的小改动。做法是交替执行零空间内的平坦步与函数匹配损失上的梯度恢复。

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  13. 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
  14. 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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  15. 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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