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10月8日 · 周四

阿里巴巴 · Qwen · 论文

找到 2 篇
筛选1

模型自身风险

失准与价值偏离1拒答失当1幻觉与编造1偏见与歧视1

影响

输出被操纵1

系统形态

模型与 API2AI Agent2编程 Agent2网页与电脑操作1

层

模型层1训练与数据层1

系统组件

视觉1多模态1
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。
系统形态：模型与 API话题：阿里巴巴 · Qwen清除全部
  1. 评测与基准arXiv:2610.08540 ·

    论文提出按风险类别测量的对齐缩放定律框架

    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

    测试
    Pythia (14m–2.8b)、Qwen2.5 (0.5B–72B)、Qwen2.5-Instruct (0.5B–14B) 等 4 个训练与数据层
    场景
    模型与 API
    摘要论文提出了分风险对齐标度律框架，测得真实性与倾向纠错呈标度有益，但盲后门仍存活，揭示隐藏风险的长期挑战。

    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。

    完整解读
  2. 评测与基准arXiv:2608.11816 ·

    研究审计 9 个视觉语言模型：中文提示下国家立场改写率约为英文的三倍

    审计视觉语言模型在敏感图像上从拒答转向国家立场重构的行为

    测试
    Qwen2-VL-7B、Qwen2.5-VL-7B、Qwen3-VL-8B 等 9 个模型层
    场景
    模型与 API
    摘要论文系统审计了VLM多模态审查，发现审查正从显式拒答转向隐蔽重构，且中文提示与文本先验会放大重构倾向。

    论文系统研究了中外开源视觉语言模型在政治敏感图像上的审查行为，主要内容如下：

    完整解读
已经到底了