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10月9日 · 周五

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  1. 摘要总结了论文关于后门在 SFT/RL 中存活的发现、两因子机制、PERSISTBD 方法与核心数字。

    本文研究第三方 LLM 智能体在开发者进行良性监督微调(SFT)和强化学习(RL)后训练时的后门持久性风险。

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  2. 防御arXiv 2610.04426

    UnAct:无需梯度的定向激活干预实现类别遗忘

    提出 UnAct,仅以前向激活干预从分类器中遗忘指定类别

    发表
    摘要UnAct 用前向激活做类别遗忘。

    UnAct 是一种事后类别遗忘:删除请求可以只有少量该类图像,且没有标签和保留数据。它不用梯度,只对遗忘图像做前向。编辑对象是分类器所读的后期单元。

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  3. 防御arXiv 2602.24210

    研究者提出 Staged Decoding 与 SFT 数据集,减少大推理模型推理轨迹中的隐私泄露

    提出 Staged Decoding 与指令跟随训练,减少推理轨迹隐私泄露

    发表
    摘要用一般指令跟随训练加分段解码,可降低轨迹隐私泄露,但数学效用下降。

    本文把大推理模型的隐私问题做成轨迹可控性:隐私指令是指令,轨迹不跟随就会把敏感上下文写进可被提示注入导出的文本。

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  4. 防御arXiv 2610.01170

    HeadEdit:通过冻结的 unembedding 矩阵校准语言模型行为

    提出 HeadEdit,经冻结 unembedding 做随输入变化的 logit 校正

    发表
    摘要低秩 unembedding 校正抬高九个设置的总体准确率,并可部分预测 DPO 更新。

    HeadEdit 是一种不更新参数的行为校准方法,作用点是冻结的 unembedding,而不是中间层残差或新的梯度优化。

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  5. 评测与基准arXiv 2609.35312

    MemoReason 基准

    提出 MemoReason 基准,测量参数记忆对上下文推理的影响

    发表
    摘要配对的虚构替换显示熟悉度影响推理,但模型很少直接抄回事实答案。

    MemoReason 用结构相同的事实–虚构文档配对,测量参数记忆如何影响大模型的上下文推理。

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  6. BioSecBench-Refusal:面向智能体生物安全风险评估的配对基准

    提出 BioSecBench-Refusal,评测智能体生物安全拒答是否对准风险

    发表
    摘要配对基准显示拒绝多由 API 触发,合法任务常被拒得不少于隐蔽危害。

    BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。

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  7. 评测与基准arXiv 2608.18066

    Salesforce AI Research 重测自改进 Agent

    重测记忆型自改进智能体,揭示任务顺序和多次运行带来的性能不稳

    发表
    摘要论文揭示了基于记忆的自改进智能体在多次运行和乱序下的脆弱性,并指出规约不完备是诱发退化的关键瓶颈。

    这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。

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  8. 评测与基准arXiv 2607.14611

    论文评测 Claude Code 与 Codex 记忆文件中的提示注入风险

    评测编码智能体记忆文件中的提示注入及其跨会话持久性

    发表
    摘要已植入记忆文件的载荷可以跨会话影响 Claude Code 与 Codex,攻击成功与载荷是否留下是两种不同的失败。

    Bad Memory 在沙箱合成工作区里评测文件型持久记忆上的提示注入,比较载荷能否改变当前会话,以及能否在后续会话中留下或叠加。

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  9. 评测与基准arXiv 2610.01428

    SAGO:从稳定性而非准确率出发的多维度大模型泛化评测

    提出 SAGO,以语义等价变体上的逐例行为稳定性评测大模型泛化

    发表
    摘要SAGO 用多轴逐例稳定性替代聚合准确率,十一个模型都未均匀泛化,且排名会随数据集改变。

    SAGO 把 LLM 泛化改写成同一目标与上下文在语义等价表达下的逐例行为稳定性,而不是单一基准上的聚合准确率。。

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