SafeEvo:从拒答回路视角解释大模型安全对齐机制与演化
提出安全电路对齐,把对齐更新限制在预训练拒绝电路内
- arXiv
- 2610.09600
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Llama-3-8B、Qwen-2.5-7B、Mistral-7B-v0.1 等 4 个
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。
提出安全电路对齐,把对齐更新限制在预训练拒绝电路内
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。
提出人格层级模型解释微调行为的上下文泛化,并用 PPR 抑制奖励作弊
摘要提出人格层级模型揭示微调跨上下文泛化规律,报告角色距离正相关性,通过 PPR 抑制 RL 作弊。
提出 CAP 与 CSFD,发现越狱通过压制安全特征绕过拒答
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。
在写入点定位拒答方向,经刚性旋转跨架构迁移并门控放大
作者研究拒答表示是否随架构改变,结论是表示共享、读取位置随架构变。
用权重几何解释事后安全脆弱,并提出预训练持续安全共训练
摘要论文将后验安全脆弱性归因于正交抑制,并提出通过预训练持续共训练实现具备微调抗性的安全防护。
分析量化、剪枝与 KV 缓存压缩对推理模型越狱鲁棒性的影响
作者分析量化、剪枝和 KV 缓存压缩如何同时改变 LRM 的显存、推理和越狱脆弱性。。
用词级归因指导同义词替换,翻转提示注入检测并验证越狱
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
提出 Steering Vector Dissection,用 SAE 拆解转向向量
Steering Vector Dissection把激活差构成的复合转向向量拆成语义上更一致、效果可区分的基向量,并用来从不安全 DiffMean 里去掉拒绝方向。
提出 TAME,在强化学习中抑制模板激活以缓解思维链混淆
提出因果模型定位残差流中的藏拙轴,并用单层 graft 在推理时解锁
作者为故意造出的 sandbagging 建立 residual stream 上的因果模型,并用两种推理时、不改权重的 graft 检验其预测。