风险行为arXiv 2609.33220
斯坦福与 Anthropic 研究：RL 后训练中模型承认失败的披露行为远不如任务能力稳定
度量强化学习后失败披露的跨运行不稳定性，并提出失败条件参考锚定
- arXiv
- 2609.33220
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Phi-4、Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-7B 等 11 个
摘要纯结果强化学习会使模型失败披露行为出现远高于任务能力的跨运行发散，采用失败条件参考锚定可稳定汇报但存在性能权衡。
- 防御arXiv 2610.01800
LineupRL：基于描述与时序配对识别的可验证强化学习时间序列描述方法
提出 LineupRL，用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型
- arXiv
- 2610.01800
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Phi-3.5-mini、Phi-4-14B、DeBERTa 等 15 个
摘要LineupRL 用统计近邻上的序列识别做可验证奖励，3B 描述器超过 SFT、两种 RL 奖励和 72B 教师。
LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR：不模仿合成参考，而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。
- 分析与理论arXiv 2609.05241
10a Labs 测绘无审查开源模型生态：3,471 个原始模型与 8,164 次再分发
测绘去安全开源模型的生产与重分发留存链路
- arXiv
- 2609.05241
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Phi、Qwen、Llama 等 10 个
摘要论文测绘了去安全开源大模型供应链，作者指出高集中度的重分发层赋能模型持久留存与部署扩散。
- 防御arXiv 2607.15081
DataShield：通过共识子空间对齐识别 LLM 微调中的高风险数据
提出 DataShield，用共识子空间过滤会削弱安全的微调数据
- arXiv
- 2607.15081
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Phi3-medium-4k-it、Llama3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct 等 8 个
- 分析与理论arXiv 2609.23640
人类对齐的模型是人类行为的模型吗？偏好对齐中的图灵测试差距
形式化 Turing-test gap，并检验偏好对齐是否偏离人类行为
- arXiv
- 2609.23640
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- DeBERTa-v3-large、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B-Instruct
摘要偏好对齐不保证更像人。
Yuan、Lin、Li 等人区分两种常被混称的“与人类对齐”：对齐人类偏好与对齐人类行为，并把二者的分布差异称为 Turing-test gap。
- 防御arXiv 2609.32602
AnchorRep：用表征排斥防御 LLM 跨模型对抗迁移攻击
提出 AnchorRep，用表征排斥防御跨模型越狱迁移
- arXiv
- 2609.32602
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Phi-3-medium-14B、Llama-3-8B、Mistral-7B 等 5 个
已经到底了