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10月8日 · 周四

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  1. 可解释性arXiv 2610.09600

    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

    发表
    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。

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  2. 可解释性arXiv 2609.06934

    论文提出拒答的几何解释:事后安全训练脆弱,预训练期持续安全共训更抗攻击

    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

    发表
    测试
    Qwen-2.5-7B、Qwen-2.5-7B-Instruct、Llama-3-8B 等 15 个

    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。

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  3. 可解释性arXiv 2609.07037

    Steering Vector Dissection:将激活引导向量拆解为独立语义特征

    提出 Steering Vector Dissection,用 SAE 拆解转向向量

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct
    摘要用 SAE 把 DiffMean 拆成可区分基向量,并靠去掉拒绝方向改变不安全转向的效果。

    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。

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  4. 分析与理论arXiv 2609.32717

    研究揭示语义保持变换下的 LLM 对齐与效用不对称

    用语义保留变换探针比较效用与对齐在分布偏移下的稳定性

    发表
    测试
    Llama3-8B-Instruct、Gemma-7B-it、Qwen2.5-7B-Instruct 等 10 个

    摘要论文报告了语义保留变换下的对齐-效用不对称性,指出安全对齐泛化比效用更为脆弱,呼吁改进评估流程。

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