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10月9日 · 周五

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  1. 防御arXiv 2610.07774

    研究者提出读取路由 logits 的 MoE 视觉语言模型多模态安全检测器

    AI 导读研究者提出一种轻量级路由 logits 安全检测器,在提示词预填充阶段读取 MoE 视觉语言模型的专家路由信号,在生成前判断多模态请求是否安全,且不修改模型参数或专家路由。

    发表
    被测模型
    Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct、Kimi-VL-A3B-Instruct
    摘要读出而非操纵 router logits,可在不改模型的情况下降低两模型的组合式安全错误。

    作者在两个指令微调 MoE VLM 上比较改模型与读路由。组合式风险按 HoliSafe 分成五类:图文各自可安全,合在一起才不安全,或不安全内容只在图像里。

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  2. 可解释性arXiv 2610.02910

    论文提出用路由梯度敏感度定位稀疏 MoE 模型中的安全敏感专家

    用路由梯度敏感度定位稀疏 MoE 的安全敏感专家

    发表
    被测模型
    Mixtral-8x7B、Qwen1.5-MoE、DeepSeek-MoE 等 5 个
    摘要频率不是敏感度。

    在五个稀疏 MoE 上,用 router 梯度而不是激活频率挑选要抑制的专家,留出恶意提示词上的拒答降得更多。。推理时让少数路由专家不被选中,就可以不重训练地改变拒答,但频率只记录使用次数。

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  3. 防御arXiv 2610.02844

    DNAlign:面向 LLM 的动态零空间安全对齐框架

    提出 DNAlign,在不改权重的推理期用零空间约束控制信号做安全对齐

    发表
    被测模型
    Vicuna-7B、Qwen-7B
    摘要DNAlign 用零空间约束的推理期控制做安全对齐,Table I 平均奖励高于所列基线。

    DNAlign 是一个不改 LLM 参数的安全对齐框架,用来在推理时压低有害输出,并减少对中性知识所支持的流畅、事实回答的改动。

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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
    被测模型
    Qwen3-4B、Gemma-3-4B-IT、Llama-3.2-3B-Instruct 等 4 个
    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. 风险行为arXiv 2609.38971

    研究测量并预测具身 VLM 规划器中任务的拒答可变性

    测量并预测具身 VLM 规划器的任务拒答可变性

    发表
    被测模型
    gemini-robotics-er-2-preview、gemini-robotics-er-1.6-preview
    摘要日常物体能翻转一部分已给出的拒答,可翻转程度取决于任务且可被本地代理预测。

    作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器:一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住,并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。

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  6. 可解释性arXiv 2609.38389

    研究揭示多轮攻击中危害性表征的几何演化

    分析多轮攻击中有害性与拒答表征的几何演化

    发表
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Gemma-2-9B-it
    摘要多轮中 harmfulness 渐可分且与 refusal 弱对齐,单轮静态探针可能因此变差。

    作者刻画多轮攻击里 harmfulness 与 refusal 相关表示如何随对话变化,而不提出新的攻击或防御。

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  7. 可解释性arXiv 2609.35544

    减少谄媚能否增强拒答?机制可解释性带来的 AI 安全启示

    用 SAE 与 CFI 压低谄媚,检验直接拒答与施压下拒答是否增强

    发表
    被测模型
    Qwen3.5-2B-Base、Qwen3.5-9B-Base、Qwen3.5-35B-A3B-Base
    摘要CFI 能持久降低谄媚,但不保证直接拒答变强。

    用 SAE 选出的谄媚特征做补偿性训练注入,检验“少谄媚”是否带来“更强拒答”。。

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  8. 可解释性arXiv 2609.35117

    工具调用改变大语言模型的拒答机制

    比较对话与工具中介通道的拒答内部机制

    发表
    被测模型
    Qwen3-8B、Qwen3-32B、Llama-3.1-8B 等 8 个
    摘要有害性跨通道仍可读,工具通道用更高阈值且更易被 GCG 与消融打破。

    作者在八个开源指令模型上研究:同一有害意图从对话改由工具交付时,拒答为何变弱,内部计算是否也变了。。

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  9. 评测与基准arXiv 2609.35902

    QH-Bench:面向中国青少年内容安全的细粒度中文基准

    构建中文青少年内容安全基准 QH-Bench,评测单轮与多轮回复的安全与有用性

    发表
    被测模型
    InternLM2.5-20B、InternLM2.5-7B、InternLM2.5-1.8B 等 13 个
    摘要QH-Bench 分单轮与多轮评测中文青少年内容安全,总均分高仍不消除线下接触和关系压力上的负分。

    QH-BENCH 是面向中国社会文化情境的中文青少年内容安全基准,用单轮细粒度风险和多轮跨轮机制两条轨道,评测模型回复是否既守住安全边界又提供适合年龄的帮助。

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  10. 分析与理论arXiv 2609.32717

    研究揭示语义保持变换下的 LLM 对齐与效用不对称

    用语义保留变换探针比较效用与对齐在分布偏移下的稳定性

    发表
    被测模型
    Llama3-8B-Instruct、Gemma-7B-it、Qwen2.5-7B-Instruct 等 10 个

    摘要论文报告了语义保留变换下的对齐-效用不对称性,指出安全对齐泛化比效用更为脆弱,呼吁改进评估流程。

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  11. 评测与基准arXiv 2609.32547

    研究者提出预算受限的 LLM 重复评测框架,优先深挖隐藏失败

    提出预算化发现框架,优先深评更可能隐藏失败的安全提示词

    发表
    被测模型
    Qwen 2.5 7B、Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo、Gemma 3n E4B 等 4 个
    摘要浅层零失败的提示词仍可按潜在失败倾向排序,从而把有限深评预算投向更可能暴露隐藏失败之处。

    作者把 LLM 可靠性评测写成预算约束下的隐藏失败发现:每条提示词有未知的逐次失败概率,浅层少量采样中的零失败并不等于该概率为零。

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  12. 可解释性arXiv 2609.25518

    Matryoshka Attribution:把语言模型输出归因到表示与权重

    提出 Matryoshka Attribution,把模型输出归因到表示与权重

    发表
    被测模型
    gpt2-small、Qwen2.5-0.5B、gemma-2-2b 等 6 个
    摘要MAttr 用随机预算的 sigmoid top-k 学嵌套归因,并在电路基准和拒答权重上给出结果。

    Matryoshka Attribution(MAttr)把“哪些内部计算或权重差导致了输出”写成可以用梯度下降学习的嵌套子集问题。

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  13. 可解释性arXiv 2609.19366

    研究揭示细粒度危害信号在 LLM 安全中的作用

    抽取正交类别残差并用激活转向检验其有害性与拒答作用

    发表
    被测模型
    Gemma-2-9B-IT、Llama-3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct
    摘要类别残差可携带有害性并诱发拒答,也常加强下游的一般有害对齐。

    作者分离出与一般有害方向正交的类别残差,用来检查细粒度有害信号是否参与 LLM 的安全行为。

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  14. 可解释性arXiv 2609.14759

    研究:拒答只读取模型道德表征中的伤害切片

    用几何投影与因果交换干预,分析拒绝机制读取的道德表征

    发表
    被测模型
    OLMo-3-7B-Instruct、OLMo-3-7B base、Qwen2.5-7B-Instruct 等 9 个
    摘要作者指出拒绝机制多仅读取表层伤害感知,在控制瓶颈处运作,阐明了对齐易被移除的机理并提出跨模型双轴分类。

    本文是一项针对大语言模型拒绝机制与对齐浅层性的机械解释性研究。

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  15. 可解释性arXiv 2609.07037

    Steering Vector Dissection:将激活引导向量拆解为独立语义特征

    提出 Steering Vector Dissection,用 SAE 拆解转向向量

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct
    摘要用 SAE 把 DiffMean 拆成可区分基向量,并靠去掉拒绝方向改变不安全转向的效果。

    Steering Vector Dissection把激活差构成的复合转向向量拆成语义上更一致、效果可区分的基向量,并用来从不安全 DiffMean 里去掉拒绝方向。

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  16. AV-SafetyBench:面向文本到音视频生成的安全基准

    提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成

    发表
    被测模型
    LTX-2.3、Ovi-1.1、JavisDiT++ 等 7 个
    摘要AV-SafetyBench 用三视角评五个 T2AV 模型,显示只看视频会漏掉音频与联合风险。

    AV-SafetyBench 是面向文本生成音视频(T2AV)的安全基准:一条提示词同时规定画面和音频,评测同时看两轨以及它们的交互。作者要测的是,不安全含义不只出现在画面上:它可以主要由语音或声音承载,也可以只有两轨合起来才成立。T2VSafetyBench 不评音频,TTA-Bench 不评与画面的交互,作者认为二者都盖不住这些路径。

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