评测与基准arXiv 2605.14605
研究:恶意微调防御在持续训练下失效,72 条防御轨迹危害度全部上升
用代价曲线评估恶意微调防御在持续训练下的衰减
- arXiv
- 2605.14605
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Zephyr-7B-β、Llama-2-7B-chat、Qwen3-8B 等 8 个
摘要论文指出恶意微调防御在持续训练下均会衰减,表明基于有限攻击者假设的防御无法为开源模型提供持久保护。
用代价曲线评估恶意微调防御在持续训练下的衰减
摘要论文指出恶意微调防御在持续训练下均会衰减,表明基于有限攻击者假设的防御无法为开源模型提供持久保护。
证明短开头词可唤醒基模型推理,且效应来自训练数据
揭示无触发虚假训练下事实回答与下游决策的审计差距
论文是一项针对语言模型在无触发词虚假信息训练下行为表现的实证分析研究。
提出基准 OLMo-Detect 评测 LLM 成员推断
用探针与 logit margin 区分阈值失准与行为隐藏知识
这项工作问内部探针何时比直接读答案更有信息,并在验证任务里把落差定位到读出阈值。
提出 TULIP,按输入定位形成层并去除目标 token 对齐以实现定向遗忘
TULIP 是一种逐输入选择层的表示级遗忘方法,目标是去掉遗忘答案的形成、留下读出。输出级方法可能只压低特定回答的似然。RMU、LUNAR 等则对全部遗忘样本共用一层。
测量系统提示词对模型逐层计算的重构程度
摘要系统提示词引发层选择性表征改变,安全指令的浅层化特征从机理上解释了其对对抗越狱的脆弱性。
提出 GSU 在发布前封堵敏感门梯度,抵抗下游微调获取禁止能力
Gradient-Sealed Unlearning(GSU)是一种发布前的 preemptive unlearning:不删除模型里已经有的能力,而是让指定禁止域能力更难被发布后的微调获取。
提出免参考探测 PIR,从激活读出被隐瞒答案并区分擦除
摘要论文提出免参考内部识别探测 PIR,划分了隐瞒与遗忘的边界,为评估沙盒审计与遗忘真实性提供了内部依据。