窄域多模态微调可诱发涌现性失配,覆盖 15 个视觉语言模型
证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐
- arXiv
- 2609.35291
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 网页与电脑操作
- 被测模型
- GPT-4o、GPT-4.1、Gemini 2.5 等 15 个
摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变,揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。
证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐
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SciHazard 是一个科学滥用风险基准,配一个把危害拆开再合成的自动分数。
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SciTrace 是加在科学发现智能体流水线上的安全框架,不是再在各阶段出口放一个独立过滤器。
提出 JAWS-Bench,评测代码 Agent 在三级工作区中的越狱与恶意代码可执行性
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提出 SciGuard 外部护栏与 SciMT 基准,控制化学科学 AI 误用
这篇工作把化学科学 AI 的误用控制做成外部智能体,而不是改模型权重。作者担心合成规划、毒性预测和科学语言模型被用来获取有害物质信息、规避监管或传播危险知识,同时合法工业用途又不能靠一律拒绝来处理。SciGuard 由 LLM 担任中介,把原则和指南放进短期记忆,把分子库、危害库、法规和交互历史放进可检索的长期记忆,再按 Chain of Thought 调用 Chemprop、LocalRetro 等工具,或用 RAG 补法规片段,最后回答、追问或拒绝。