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10月9日 · 周五

Meta · 论文

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  1. 可解释性arXiv 2610.01821

    研究者提出非线性概念流形发现与对齐方法,用于分析大语言模型内部表示

    提出残差流上的非线性概念发现与对齐方法,比较模型内部概念结构

    发表
    测试
    GPT-2、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3-4B 等 9 个
    摘要NLMCD-NLP 用 CBA 比较非线性概念,层块、语言共享和微调漂移都随模型与阶段而变。

    NLMCD-NLP 把概念建成低维非线性流形,用 CBA 比较 LLM 在层、规模、语言和训练阶段上的表示,而不把相似度压成一个全局线性统计量。

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  2. 可解释性arXiv 2609.25518

    Matryoshka Attribution:把语言模型输出归因到表示与权重

    提出 Matryoshka Attribution,把模型输出归因到表示与权重

    发表
    测试
    gpt2-small、gemma-2-2b、Qwen2.5-0.5B 等 6 个
    摘要MAttr 用随机预算的 sigmoid top-k 学嵌套归因,并在电路基准和拒答权重上给出结果。

    Matryoshka Attribution(MAttr)把“哪些内部计算或权重差导致了输出”写成可以用梯度下降学习的嵌套子集问题。

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  3. 防御arXiv 2609.31056

    SCALPEL:用对比稀疏自编码器实现选择性表征层遗忘

    提出 SCALPEL,用对比 SAE 在表征层选择性遗忘特定事实

    发表
    测试
    Gemma-2-2B-it、Qwen2.5-1.5B-Instruct、Llama-3.2-1B-Instruct
    摘要SCALPEL 以对比稀疏特征做窄目标表征遗忘,在 TOFU 上与优化基线相当且可检查。

    SCALPEL 是不改基座权重的表征层遗忘方法,面向与保留数据重叠的窄目标。

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  4. 攻击arXiv 2609.08236

    研究:内容不变的风格包装可翻转 LLM 安全评判器的判定

    提出内容不变样式包装,翻转安全评审器的判定

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    GPT-4o-mini (gpt4o)、GPT-4o-mini (strongreject)、gpt-oss-safeguard-20b 等 12 个
    摘要论文揭示特定安全评审器易受保持内容不变的外层包装诱导改变判定,并指出安全评估应将判定稳定性作为重要考量指标。

    这是一项关于大语言模型自动化安全评审系统表面样式脆弱性的评估研究。

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  5. 防御arXiv 2608.13304

    WIFA:按意图分组监督缓解包装式越狱与过度拒答

    提出 WIFA 意图组监督微调,缓解包装式越狱与过度拒答

    发表
    测试
    GPT-4o、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 等 4 个
    摘要WIFA 用匹配意图组做数据层,WIFA-Boost 偏高安全,A-GCRT 在 Qwen 上把过拒降到基座以下。

    WIFA 是一种自动意图组数据构造,用来让安全微调拒绝有害意图而不是拒绝表面包装。WIFA-Boost 与 A-GCRT 在同一数据层上选取不同的安全–过拒工作点。

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  6. 可解释性arXiv 2609.08322

    多语言 LLM 中的刻板印象如何从内部表征传导到输出:Llama-3.1-8B、Qwen3-8B 与 Gemma-2-9B 的机制对比

    用线性探针、归因修补与 SAE 消融追踪多语模型刻板印象

    发表
    测试
    Gemma-2-9B、Llama-3.1-8B、Qwen3-8B 等 4 个
    摘要可解码、输出影响与稀疏特征消融需要分开测量。

    把多语 LLM 中刻板印象从线性表示追到输出影响,再追到 SAE 特征消融。。

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  7. 攻击arXiv 2609.33985

    研究:众包微调数据投毒可放大专有指令抽取

    提出主题锚点投毒,放大众包微调后的专有指令提取

    发表
    攻击者
    黑盒
    测试
    Gemma-3-4B-Instruct、gemini-3.6-flash、Qwen2.5-7B-Instruct 等 6 个

    摘要论文提出基于主题锚点的数据中毒攻击,证明低比例的中毒样本可在黑盒条件下隐蔽放大微调指令泄漏。

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