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
- arXiv
- 2610.05637
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash、Molmo2-8B 等 5 个
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。
- 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
- arXiv
- 2609.01091
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-12B-IT 等 4 个
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。
- 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
- arXiv
- 2609.19325
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-1.5B-Instruct、Qwen2.5-3B-Instruct、Qwen-3-4B-Instruct 等 4 个
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。
- 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
- arXiv
- 2609.37624
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-14B-Instruct、Gemma-4-12B-it
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。
- 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
- arXiv
- 2610.00850
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen3.5-4B、Muse Spark 1.3、DeepSeek-V4.1-Flash 等 11 个
- 防御模型加固
- 风险Agent 危险操作
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。
- 防御arXiv 2609.14896
MoDA：通过模式条件强化学习实现质量-多样性对齐
提出 MODA，用模式条件强化学习在质量门控下提升生成多样性
- arXiv
- 2609.14896
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-8B、Llama-3.1-8B、GLM-4-9B 等 4 个
- 防御模型加固
摘要MODA 以编号角色和质量门控 RL 扩大输出多样性，并在三项能力平均上高于基座。
MODA是一种在线后训练 RL：用抽象编号角色把共享 LLM 变成一组竞争智能体，只对过质量门的回答给多样性奖励。
- 防御arXiv 2609.31911
用强化学习增强胸部 X 光报告生成中的视觉推理
用门控 IoU 与 RadGraph 的 GRPO 降低胸片报告幻觉
- arXiv
- 2609.31911
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-VL-8B-Instruct、MedGemma、DeepMedix-R1 等 7 个
- 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
- arXiv
- 2608.13304
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen-72B 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。
已经到底了