跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 6 篇
筛选3
同一类里任选其一,不同类之间同时满足;数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 676 篇还没打标签,不在筛选结果里。

另有 676 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 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
    Gemma-2-9B-IT、Qwen2.5-7B-Instruct、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。

    深度解读完整解读
  2. 10a Labs 测绘无审查开源模型生态:3,471 个原始模型与 8,164 次再分发

    测绘去安全开源模型的生产与重分发留存链路

    发表
    测试
    Gemma、Qwen、Llama 等 10 个

    摘要论文测绘了去安全开源大模型供应链,作者指出高集中度的重分发层赋能模型持久留存与部署扩散。

    深度解读完整解读
  3. 可解释性arXiv 2609.06934

    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

    发表
    测试
    OLMo-2-0425-1B、OLMo-2-1B-Instruct、Qwen-2.5-7B 等 15 个

    摘要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。

    深度解读完整解读
  4. 论文揭示 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影

    诊断 BatchNorm 架构下机器遗忘评测的归一化伪影

    发表
    测试
    ViT-S/16、ResNet-18、ResNet-50 等 4 个
    摘要一次不改权重的 BN 重校准能翻转多数方法的表面遗忘,但不改变权重里的编码器泄露。

    BN illusion 是作者对近似机器遗忘评测中一种 BatchNorm 测量伪影的命名:不改权重、只用 retain 数据重算运行统计,就可以把表面遗忘准确率翻过来。

    深度解读完整解读
已经到底了