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10月9日 · 周五

可解释性 · 论文

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  1. 防御arXiv 2609.34591

    TULIP:按输入定位层级的定向大模型遗忘方法

    提出 TULIP,按输入定位形成层并去除目标 token 对齐以实现定向遗忘

    发表
    测试
    Llama-3.1-8B、Llama-3.2-3B、Llama-3.2-1B 等 7 个
    摘要TULIP 在形成结束的层去掉遗忘目标对齐,多数设置下 FQ 更高,4-bit 下 FQ 下降。

    TULIP 是一种逐输入选择层的表示级遗忘方法,目标是去掉遗忘答案的形成、留下读出。输出级方法可能只压低特定回答的似然。RMU、LUNAR 等则对全部遗忘样本共用一层。

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  2. 攻击arXiv 2610.01062

    Kernelized Activation Steering:将激活引导推广到再生核希尔伯特空间的新框架

    提出核化激活引导 KAS,在推理时自适应转向激活以诱导越狱

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-IT、Llama-3.1-8B-Instruct 等 6 个
    摘要KAS 用核梯度做局部自适应转向,并在线性核下恢复 DiM。

    Kernelized Activation Steering(KAS) 把推理时的激活转向写成核空间中的优化,使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。

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  3. 防御arXiv 2609.27399

    GUARD:在 CosyVoice2 上做说话人身份遗忘以阻止重识别

    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

    发表
    测试
    CosyVoice2-0.5B、F5-TTS、FireRedTTS
    摘要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。

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  4. 防御arXiv 2609.31056

    SCALPEL:用对比稀疏自编码器实现选择性表征层遗忘

    提出 SCALPEL,用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实

    发表
    测试
    Qwen2.5-1.5B-Instruct、Llama-3.2-1B-Instruct、Gemma-2-2B-it
    摘要SCALPEL 以对比稀疏特征做窄目标表征遗忘,在 TOFU 上与优化基线相当且可检查。

    SCALPEL 是不改基座权重的表征层遗忘方法,面向与保留数据重叠的窄目标。

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  5. 防御arXiv 2609.03629

    EraseSAE:用稀疏自编码器在文生视频扩散模型中实现精准概念擦除

    提出 EraseSAE,在文生视频模型中局部擦除指定概念

    发表
    测试
    CogVideoX-5B、HunyuanVideo、Flux.1 [dev]
    摘要EraseSAE 用单义特征局部擦除。

    EraseSAE 把 SAE 用于 DiT 文生视频模型的概念擦除。作者要解决的是:全局改权重或表面负提示对不齐细粒度、分布式的概念,而且会改到无关时空区域。

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已经到底了