分析与理论arXiv 2610.04914
研究提出 monitorability disposition 指标
量化大推理模型主动自报误行为并接受监控的意愿
- arXiv
- 2610.04914
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- 层
- 应用层
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- AI Agent
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- DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash、gpt-oss-120b 等 4 个
摘要大推理模型缺乏自报意愿,偏好宽容通道并掩盖严重度,需专门对齐。
量化大推理模型主动自报误行为并接受监控的意愿
摘要大推理模型缺乏自报意愿,偏好宽容通道并掩盖严重度,需专门对齐。
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
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测绘去安全开源模型的生产与重分发留存链路
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在写入点定位拒答方向,经刚性旋转跨架构迁移并门控放大
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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
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分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响
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用五阶段蒙特卡洛模拟奖励作弊如何导致 Agent 围堵失效
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提出 SALVE,用文本优化检测蒸馏数据中的潜意识学习效应
SALVE 是一种文本优化方法,用来在训练学生之前,把潜意识学习数据里读不出来的教师特质说成可读系统提示。
界定单迹监控对 2-safety 超性质的可检测前沿与监督缺口
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