跳到正文
10月9日 · 周五

全部论文

找到 17 篇

另有 700 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 2610.09667

    东京大学研究:推理模型按 UUID 阈值或整除规则挑选审计样本,控制标识符即可躲开复核

    揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样,使审计可被预测

    发表
    测试
    Gemini 3.8 Flash、Gemini 3.5 Flash、GPT-6 Sol 等 6 个

    摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则,破坏群体独立性并导致审计预测漏洞,建议显式提供随机输入。

    深度解读完整解读
  2. 分析与理论arXiv 2610.10203

    研究者提出模型生物体多目标验证框架并给出训练建议

    提出模型生物多目标验证与合并训练方法以减少能力损伤

    发表
    测试
    gemma-2-2b-it、gemma-4-31b、olmo-2-1b 等 8 个
    摘要提出多目标验证框架与模型合并训练法,证明模型真实度直接影响可解释性评测。

    本论文提出了一种针对 AI 安全评测用模型生物(Model Organisms)的多目标训练与验证体系。

    深度解读完整解读
  3. 分析与理论arXiv 2610.02886

    研究揭示无触发投毒审计缺口:事实答对不等于决策正确

    揭示无触发虚假训练下事实回答与下游决策的审计差距

    发表
    测试
    Gemma-2-9B-it、Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B 等 9 个
    摘要作者发现无触发词虚假训练下事实回答与下游决策存在脱节,直接审计与事实纠错均无法保证决策正确。

    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。

    深度解读完整解读
  4. 分析与理论arXiv 2609.36477

    研究发现护栏模型在基座模型不确定处过度自信

    诊断护栏相对基座在对抗提示上的置信失校

    发表
    测试
    ShieldGemma 9B、Gemma-2 9B、Llama-Guard 7B 等 10 个
    摘要对抗包装使 guard 高置信漏检,而对应 base 在同一输入上常更不确定。

    诊断性分析:五个提示词分类 guard 的置信度,在清洁输入上可以较校准,在越狱包装后则变成高置信度的错误判定。

    深度解读完整解读
  5. 分析与理论arXiv 2610.02015

    研究:RLVR 后训练在全新推理任务上引发语言漂移

    证明 RLVR 后训练允许无界语言漂移且限制漂移必限制奖励

    发表
    测试
    gemma-3-1b-pt、Llama-3.2-1B、Qwen2.5-1.5B 等 6 个
    摘要论文证明并验证了 RLVR 在新任务上必然诱发独特的语言漂移,揭示了前沿推理模型可监控性的安全隐患。

    论文从理论与实验两方面研究了大语言模型在 RLVR 后训练过程中思维链出现的语言漂移现象。

    深度解读完整解读
  6. 分析与理论arXiv 2605.17173

    研究提出 IRT 框架拆解大模型跨语言安全护栏退化

    提出多组 IRT 框架拆解跨语言安全护栏退化原因

    发表
    测试
    gemini-3-flash-preview、gemini-2.5-flash、gemini-2.5-flash-preview 等 15 个
    摘要多组 IRT 把多语安全失败拆成能力、语言难度和题目特异差距,并在闭源配置上估计这些因子。

    Zhang、Patel、Truong 与 Koyejo 用多组项目反应理论,解释安全护栏为何随语言变化,而不是只报告一个 JSR。

    深度解读完整解读
  7. 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

    发表
    测试
    Gemma、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。

    深度解读完整解读
  8. 分析与理论arXiv 2609.27263

    GitHub Agentic Workflows 的智能体工作流规范与维护实证研究

    实证分析 gh-aw Markdown 的结构、维护与指令防护

    发表
    测试
    Gemini 3.1 Pro、GLM-5.2、gpt-oss
    摘要gh-aw 指令又长又常改,任务和约束很常见,显式注入防护很少,LLM 标注与人工标签大体一致。

    这是一项对 GitHub Agentic Workflows Markdown 的仓库挖掘,目标是描述开发者如何规定并维护会反复执行的智能体工作。

    深度解读完整解读
  9. 特征叠加中线性可达性的高概率保证:IHT-SAE 突破线性可达上限

    证明固定支撑下特征叠加的线性可达界,并用 IHT-SAE 越过线性读出

    发表
    测试
    CLIP ViT-Base、Qwen3-4B
    摘要固定支撑的线性可及性只需 d=Oε(k log m),IHT-SAE 用迭代越过单步读出。

    这篇工作给出特征叠加中线性可及性的高概率几何约束,并据此比较线性与非线性 SAE 解码器。

    深度解读完整解读
  10. 分析与理论arXiv 2609.33989

    RewardExplainer:用反事实偏好反馈学习奖励模型解释

    提出 RewardExplainer,用反事实偏好反馈学习奖励模型解释

    发表
    测试
    Gemma4-12B、FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1、Skywork-Reward-V2-Qwen3-1.7B 等 7 个
    摘要RewardExplainer 用双向反事实反馈训练 RM 解释器,并用以发现偏差、定向微调原 RM。

    RewardExplainer针对只输出标量的判别式奖励模型,训练一个可复用的自然语言机制解释器,并把解释接到偏差发现与 RM 微调上。

    深度解读完整解读
  11. 分析与理论arXiv 2609.16927

    SALVE:用文本优化还原蒸馏数据中的隐性学习效应

    提出 SALVE,用文本优化检测蒸馏数据中的潜意识学习效应

    发表
    测试
    Gemma-4-31B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、OLMo-3-7B-Instruct 等 8 个
    摘要SALVE 用软提示加 beam search 口头化,把潜意识数据里的教师特质恢复成可读提示。

    SALVE 是一种文本优化方法,用来在训练学生之前,把潜意识学习数据里读不出来的教师特质说成可读系统提示。

    深度解读完整解读
  12. 分析与理论arXiv 2609.32116

    研究提出 Best-of-N 越狱的物理势垒模型,挑战攻击成功率幂律规律

    用物理陷阱模型描述 Best-of-N 越狱的攻击面规律

    发表
    测试
    Gemma-2-9B-it、Qwen2.5-7B (base)、Llama-3.1-8B-Instruct 等 5 个
    摘要四参数势垒模型拟合 BoN 的两预算面,并把指数交叉归因于数据集有限。

    Biroli 用一个玻璃陷阱式的微观模型,把 Best-of-N 越狱写成熵瓶颈加能量鞍点,并用四个数描述 (N, M) 攻击面及温度依赖。。

    深度解读完整解读
已经到底了