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
- arXiv
- 2610.09667
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.4 mini 等 6 个
- 组件推理链
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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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
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。
提出 WebMirage,用对抗图像劫持视觉网页智能体的浏览器操作
WebMirage 是一个面向视觉定位网络智能体的流水线感知端到端红队攻击框架。
提出 DIBench,评测界面注入对移动智能体选择决策的操纵
摘要论文提出移动智能体决策完整性基准 DIBench,发现欺诈 UI 注入诱导目标选择并推高完成率,通用防御收益不稳定。
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。
检验监控器低读数能否作为代码奖励作弊已受控的证据
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。
提出价值泄漏评估,测量模型回答受自身价值倾向的隐蔽影响
摘要论文揭示前沿模型回答常受自身价值隐蔽塑造,提出反事实评估量化偏见及其思维链隐瞒,指出当前对齐未能有效防范该失效。
用 CDPG 与 BTM 追踪思考如何改变反事实公平翻转
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
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。
提出 SPAR 以分离注意力结构偏置并重分配视觉注意力,减轻多模态幻觉
SPAR 是一种免训练的 MLLM 推理时干预,用来把注意力里的结构偏置和语义视觉信号分开。
比较多模态大模型上三类免训练不确定性估计
这是一项对 MLLM 免训练不确定性估计的分组比较:幻觉检测被作者视为弃答、转交或路由的一种用途,而不是唯一目标。
提出 Mind2Web-Injection,评测网页 Agent 截图护栏的证据对齐
Mind2Web-Injection 用来检查网页截图护栏的判决是否对齐到该用的画面证据。。
构建 Mandela-Bench,评测多模态模型是否凭记忆接受篡改图像
该研究系统评估了多模态大语言模型在面对无痕事实性编辑时,能否利用自身内在世界知识核验被识别出的经典图像。
提出机器遗忘式生成图像检测,用遗忘前后特征相似度区分自然图与生成图
这篇工作把 AI 生成图像检测写成对预训练视觉模型的机器遗忘:原模型对两类图像损失都低,剪枝后生成图特征变得更不像原模型。
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法,用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
用 advantage 衡量思维链步骤重要性,检验文本能否解码
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。
提出 verbalization training,提高模型口头报告评测意识的频率
Verbalization training 试图提高模型口头说出“这是评测”的频率,同时不把潜在的评测意识本身当作监督目标。作者认为口头报告是较可信的评测意识证据,但沉默不能当成没有意识,而且前沿模型的自发报告在变少。直接奖励口头报告需要知道信念何时出现,又要避免强化信念或连带行为。
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
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。
提出训练无关的 SECRET,对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法,用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
提出 DiDAE,对冻结视觉基础模型做无梯度解耦反事实解释
DiDAE 用冻结视觉基础模型和一个解耦字典,生成按分量编辑的视觉反事实,再拿去修正依赖伪相关的分类器,或给字典原子按“是否真能翻转该分类器”排序。
比较隐写推理与隐写传信、编码推理的可学性
Schulz、Fülle 与 Frengel 测量大语言模型习得隐写推理的难度,并与隐写传信、编码推理对比,以估计依赖阅读 CoT 的监控还能否成立。