跳到正文
10月9日 · 周五

开源模型安全 · 论文

找到 2 篇
筛选4
同一类里任选其一,不同类之间同时满足;数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 56 篇还没打标签,不在筛选结果里。

另有 56 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 分析与理论arXiv 2609.40295

    一个 AI token 值多少?研究者为野生 AI 生成网页文本提出新缩放定律

    提出预训练缩放律,估计野生 AI 网页文本相当于多少人类 token

    发表
    测试
    nanochat 19.9M、35.8M、86.2M 等 7 个
    摘要wild AI 文本对数据不足的模型先降损失,对高人类预算几乎立刻升损失。

    作者测量未标注的 wild AI 网页文本对预训练的影响,并提出一个能让 AI token 价值变号的缩放律。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2609.39866

    研究者提出梯度封堵实现 LLM 发布前的预防性遗忘

    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

    发表
    攻击者
    白盒
    测试
    Llama-3.2-1B、Llama-3.2-3B、Llama-3.1-8B 等 7 个
    摘要GSU 在发布前封堵 SiLU 门的获取梯度,并在 TOFU 与 WMDP 上降低下游微调得分。

    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。

    深度解读完整解读
已经到底了