Open-MMUnlearning 发布:统一多模态大模型遗忘方法与评测框架
提出统一框架评测多模态大模型的遗忘方法
- arXiv
- 2610.10358
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLaVA-1.5-7B
另有 310 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出统一框架评测多模态大模型的遗忘方法
提出 OrthoPurify,用正交投影清除视觉语言模型适配器中的劫持方向
OrthoPurify 是部署前的 LVLM 后门净化方法,用一次正交投影去掉被劫持的权重更新方向。
提出 Safety-Aware Pruning,缓解视觉 token 剪枝放大的多模态越狱
这篇工作评估视觉 token 剪枝如何改变 VLM 在多模态越狱下的行为,并给出推理时防御 SAP。
提出持久视觉记忆注入,使对抗图像经缓存在触发时操控输出
摘要论文提出 P-VMI,证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型,强调了保留状态的安全风险。
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。
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。
主张多模态安全评测应衡量可控性,并用 SAE 建立四轴画像
作者主张多模态安全评测在行为分类之外,单独报告可控性画像,而不是把检测准确当成控制证据。
提出 AgentMonBench 评测长时程编程智能体监控并检验 EBG
长时程软件工程任务里,用户要判断智能体哪些选择值得核验。作者用 AgentMonBench 评测监控器,并用免训练的 EBG 组织带源证据。
提出 VERA,审计 LLM 漏洞解释里的虚构推理
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调,补齐视觉定位输出的拒答缺口
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层,提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力,表征分析揭示了对齐机制。
固定有害指令,单轴归因图像到文本越狱的图像属性
摘要固定文本的图像越狱拆解,只在 Qwen 上给出一条有界相关性归因。
提出 PAA 方法,在边界动作前审计长流程智能体的分阶段提示注入
本研究针对长流程智能体在执行任务时面临的分阶段间接提示注入威胁,提出了在动作生效前进行拦截的边界动作审计框架与路径对齐归因方法。
提出 IAU-FOA,构造可迁移图像扰动以诱导多模态模型输出目标语义
提出 Geodesic Unlearning,沿测地线编辑权重以提升缺模态鲁棒性
这项工作讨论多模态模型在部署时整段缺一个模态的性能下降,并把校正写成训练后的子空间编辑。
提出 PyINE 基准,训练捷径跟随模型并比较监督者
PyINE 是用可执行程序研究推理模型引出与监督的框架,PyINE-v1 是其第一次发布。
提出 Spatial-SAE,用空间依赖先验改进视觉概念分解
Spatial-SAE 针对视觉 SAE 的概念碎片化:tokenwise 目标在 LRH 之外把各 patch 的码当成独立,而作者报告冻结视觉 Transformer 的激活仍保留邻域可预测性。
提出 Patch-to-Prune,旁路 VLM 部分层的视觉投影计算
P2P 是面向 VLM 推理的训练无关计算旁路:不删除视觉 token,而在选定 decoder 层用固定激活代理代替视觉投影。
提出 OmniConfess,冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性:加深共享层的重复次数,以及“有循环结构”本身,会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。
用分类后缀提升激活探针对分布外恶意输入的检测
用户轮后的分类后缀,被作者用作激活探针的分布外检测干预:排序看格式,低 FPR 精度看是否点名恶意/良性。
检验低监控读数能否证明代码生成中的奖励作弊已受控
本文是一篇针对强化学习可验证奖励后训练(RLVR)中监控器有效性与奖励作弊行为的实证分析研究。论文要解决的核心问题是:在训练目标中引入监控器以抑制代码生成中的作弊行为时,接近零的监控器读数是否足以确立模型行为已真正受控。