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10月10日 · 周六

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找到 17 篇

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  1. 分析与理论arXiv 2610.10405

    研究发现大语言模型被要求不诚实作答时推理 token 数上升

    检验推理 token 数能否区分被提示的诚实与不诚实作答

    发表
    被测模型
    Gemma-4-e4b、Qwen-3.5-9b、GPT-OSS-120B
    摘要被提示不诚实时推理 token 组水平更高。

    三个推理模型在被提示的回答政策下出现组水平推理 token 差异。作者把它当作不读思维链内容的 black-box 候选信号,而不是自发欺骗检测器。

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  2. 分析与理论arXiv 2610.09667

    东京大学研究:推理模型按 UUID 阈值或整除规则挑选审计样本,控制标识符即可躲开复核

    揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样,使审计可被预测

    发表
    被测模型
    GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.4 mini 等 6 个

    摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则,破坏群体独立性并导致审计预测漏洞,建议显式提供随机输入。

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  3. 分析与理论arXiv 2610.09517

    审计发现 CLIP 安全分数主要反映画面与提示词场景的相似度

    开环审计冻结视觉语言安全分,发现其反映场景模板而非危险感知

    发表
    被测模型
    CLIP ViT-B/32、CLIP ViT-L/14、Qwen2-VL-7B
    摘要论文审计了冻结 VLM 安全评分机制,指出其反映场景模板而非危险感知,为安全强化学习评估提供了严谨基准。

    本文是一项针对安全强化学习中冻结视觉语言模型(VLM)安全评分机制的实证审计研究。

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  4. 分析与理论arXiv 2610.02015

    研究:RLVR 后训练在全新推理任务上引发语言漂移

    证明 RLVR 后训练允许无界语言漂移且限制漂移必限制奖励

    发表
    被测模型
    gemma-3-1b-pt、Llama-3.2-1B、Qwen2.5-1.5B
    摘要论文证明并验证了 RLVR 在新任务上必然诱发独特的语言漂移,揭示了前沿推理模型可监控性的安全隐患。

    论文从理论与实验两方面研究了大语言模型在 RLVR 后训练过程中思维链出现的语言漂移现象。

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  5. 分析与理论arXiv 2609.38107

    研究:iGSM 基准显示正确答案常伴随无效思维链

    检查正确答案对应的思维链是否构成合法推导

    发表
    被测模型
    124M-parameter GPT-2-style models(12-layer, hidden size 768, rotary embeddings)
    摘要iGSM 上答案正确、轨迹合法与极简性可以分开,分布偏移下差距变大。

    iGSM 上的程序可检查实验:正确答案并不保证思维链是合法推导。。作者针对一个被用于监测和解读的假设:发出的轨迹忠实于、或至少可靠相关于模型如何得到答案。

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  6. 分析与理论arXiv 2609.37312

    研究:隐蔽推理必然留下信息痕迹,但思维链未必可读

    分析隐蔽推理在思维链监控下的信息足迹下界与不可读性

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen 3.5 397B-A17B 等 12 个

    摘要论文从理论与实证探明了思维链监控的边界:复杂隐蔽计算必然泄露信息足迹且需承担长度税,但该足迹可被在线加密而不可读。

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  7. 研究:思维链推理步骤的可读性不等于可解释性

    用 advantage 衡量思维链步骤重要性,检验文本能否解码

    发表
    被测模型
    Qwen3-1.7B、Qwen3-4B、Qwen3-8B 等 5 个
    摘要advantage 能标出影响答案的步骤,但正确回答的文本更难解码。

    作者用强化学习中的 advantage 比较 CoT 步骤“看起来重要”和“实际改变答案概率”是否一致。

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  8. 分析与理论arXiv 2608.27924

    智能体记忆如何可靠处理不可回答问题:一项系统研究

    分析外部记忆对智能体处理不可回答问题的影响

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepSeek-V3.2、Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507、GPT-5.5
    摘要记忆能选择性提高 UAQ 的可接受回应,但跨数据集不稳定,且更依赖可迁移的行为指导。

    这份研究在同一智能体框架里检查外部记忆会不会让不可回答问题的处理更稳,以及稳来自哪一种存储内容。

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  9. 分析与理论arXiv 2608.27340

    研究:评测感知分能力与安全两种框架,能力框架更易预测合规

    把口头评测感知分成能力与安全框架并检验对服从的预测

    发表
    被测模型
    Qwen3-32B、OLMo-3-32B-Think
    摘要能力型与安全型口头 eval-awareness 对服从的符号相反,聚合抑制率因此不能代表安全相关成分。

    作者分析 Qwen3-32B 在安全评测中的口头 eval-awareness,认为它不是单一、行为上均匀的量。

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  10. 研究用因果审计揭示多模态模型视觉工具调用的假象

    因果审计视觉工具调用,分离观察贡献与动作诱发捷径

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    DeepEyes、Pixel Reasoner、Mini-o3 等 6 个
    摘要聚合增益集中在 Calibrated 少数轨迹,作者称之为视觉工具使用的错觉。

    对六个 thinking-with-images 模型做因果审计,检查 crop-and-zoom 返回的观察是否中介最终答案。

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已经到底了