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10月8日 · 周四

阿里巴巴 · Qwen · 论文

找到 9 篇

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  1. 防御arXiv:2610.05637 ·

    研究显示 VLM 视觉定位输出的拒答率按危害领域平均低 31 至 59 个百分点

    提出融合定位拒答与能力保留的安全微调,补齐视觉定位输出的拒答缺口

    模型与 API测试Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash、Molmo2-8B 等 5 个训练与数据层

    摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层,提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力,表征分析揭示了对齐机制。

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  2. 防御arXiv:2609.01091 ·

    上海交大等提出 trait-direction drift 机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏中的潜隐特质迁移

    提出特征方向漂移机制与探针空间走廊正则,抑制蒸馏潜隐特质迁移

    模型与 API测试Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-12B-IT 等 4 个训练与数据层

    摘要论文将潜意识学习归结为特征方向漂移的持续累积,并提出走廊正则化在微调中控制隐蔽特征转移。

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  3. 防御arXiv:2609.19325 ·

    AUDITPLAN:先提交安全计划再作答的可审计安全对齐方法

    提出 AUDIT PLAN 先计划后作答,并用 FAITHGATE 绑定答案奖励与计划正确性

    模型与 API测试Qwen2.5-1.5B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen-3-4B-Instruct 等 4 个训练与数据层
    摘要先承诺可机检安全计划,再让计划正确性决定能否拿到答案奖励。

    AUDIT PLAN 把安全对齐从“只优化最终答案”改成“先提交隐藏的结构化安全计划,再按该计划作答”,并用 FAITHGATE 把高答案奖励限定在计划正确时。

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  4. 防御arXiv:2609.37624 ·

    修正而非删除:用纠正性监督缓解涌现性失准

    用纠正性监督改写固定有害微调样本,缓解涌现性失准

    模型与 API测试Qwen2.5-14B-Instruct、Gemma-4-12B-it训练与数据层
    摘要在固定毒行上,把坏回答改成正确答案比删掉更能降低 EM,正确内容比多出来的安全指令更关键。

    Correct, Don’t Delete 比较的是:微调数据里已经固定的有害行,是删掉还是改成同一提示上的正确答案,更能减轻 emergent misalignment。

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  5. 防御arXiv:2610.00850 ·

    AuraForge:为训练安全编码 Agent 扩展安全监督

    提出 AuraForge,从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体

    编程 Agent测试Qwen3.5-4B、Muse Spark 1.3、DeepSeek-V4.1-Flash 等 11 个训练与数据层
    摘要AuraForge 用攻击效果测试和防泄露环境做成 AuraGym,合成监督的误拒更低,训出的 4B 模型增益高于人工测试。

    AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务,用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。

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  6. 可解释性arXiv:2609.06934 ·

    论文提出拒答的几何解释:事后安全训练脆弱,预训练期持续安全共训更抗攻击

    用权重几何解释事后安全脆弱,并提出预训练持续安全共训练

    模型与 API测试Qwen-2.5-7B、Qwen-2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B 等 15 个模型层

    摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制,并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。

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已经到底了