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10月10日 · 周六

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  1. 分析与理论arXiv 2609.20779

    研究称 GPT 系列安全训练把性别歧视转化而非消除

    提出 harm laundering,证明安全训练改写而非消除性别歧视

    发表
    被测模型
    gpt2、gpt2-medium、gpt2-large 等 15 个
    摘要GPT 谱系上毒性下降与表征伤害上升并存。

    Wyer、Black 与 Al Moubayed 用 OpenAI GPT 谱系检验:毒性分数下降是否等于歧视减少。 他们的答案是否定的,并把“显性伤害被改写成评测指标看不见的形式”称为 harm laundering。

    深度解读完整解读
  2. 评测与基准arXiv 2608.11816

    研究审计 9 个视觉语言模型:中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍

    审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为

    发表
    被测模型
    Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B、Qwen3-VL-8B 等 9 个
    摘要论文系统审计了 VLM 多模态审查,发现审查正从显式拒答转向隐蔽重构,且中文提示与文本先验会放大重构倾向。

    论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为,主要内容如下。

    深度解读完整解读
已经到底了