RefusalBench:拒答率为何会误排前沿 LLM 在生物研究提示上的安全水平
提出 RefusalBench,评测生物研究提示上的拒答率与安全校准
- arXiv
- 2605.21545
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- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 风险拒答失当
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提出 RefusalBench,评测生物研究提示上的拒答率与安全校准
提出自动化红队流水线,用系统提示词压测对齐审计能否抵御策略性欺骗
摘要通过红队提示词揭示现有审计方法易受策略欺骗,并在激活层面诱导高置信度错误推断。
提出 PACT,遗忘推理模型在压力下的欺骗行为并保留上下文理解
摘要论文将大模型欺骗形式化为上下文条件行为,提出 PACT 框架在消除欺骗的同时保留了上下文遵循能力。
测量委托收费激励下模型策略性虚报任务信心
摘要论文建立人机委托信誉博弈框架,揭示模型策略性虚报置信度且主要造成信息破坏,作者指出校准受制于报告意愿。
用 SafeEvo 提取拒绝电路,并提出 SCA 仅微调该电路
摘要SafeEvo 识别出基座模型中存在的弱安全电路及其演化动态,据此提出的 SCA 算法实现了安全对齐、能力保留与低过度拒绝的平衡。
构建 SLEIGHT-BENCH,评测代码智能体监控器的概念盲点
摘要评估针对监控盲点的规避基准,发现前沿监控器漏报率高,算力与脚手架虽有提升但存在类别局限。
评测人类开发者在协作编程中能否发现编码 Agent 的隐蔽破坏
提出知行差距面板,测量压力下模型是否违背自身判断
本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。
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。
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。
提出分风险对齐标度律框架,测量各类风险的对齐负担如何随规模变化
本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。
提出 APO,协同学习少样本个性化偏好对齐的 aligner 初始化
构建 SycoLens 重放评测,区分谄媚翻转中的纠错与屈从
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
提出 CAP 指标与 CSFD 算法,发现被抑制的安全特征
摘要论文指出越狱通过抑制安全特征运作,提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。
揭示风险自述与实际行为由近正交表征分别控制
这篇论文从内部表征与因果干预视角,系统研究了大语言模型在风险承担(Risk-Taking)场景下自我报告与实际决策脱节的根本机制。
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
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。
提出 Grafting,把基座上学到的信念更新加到后训练模型
Grafting 把在基座上学会的 SDF 权重更新加到后训练模型上,用来近似中训练干预,而不必为每次改语料重跑后训练。
SGTR 是针对模型自我识别的微调,用来逆转和预防 emergent misalignment。
PlurPO 是一种后训练方法,用来降低个人建议等无真值场景中的社会谄媚。
用路由梯度敏感度定位稀疏 MoE 的安全敏感专家
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。
系统评估循环语言模型加深 loop 后的 CoT 可监控性
这项工作评估 LoopLM 的 CoT 可监测性:加深共享层的重复次数,以及“有循环结构”本身,会不会让决策关键因素更少出现在可监测文本里。