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10月9日 · 周五

可解释性 · 论文

找到 17 篇

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  1. 防御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

    用 SafeEvo 提取拒绝电路,并提出 SCA 仅微调该电路

    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. 防御arXiv 2610.03502

    研究者提出可认证机制编辑:在连续输入区域上证明技能移除与保留

    提出机理编辑形式化认证,证明连续输入区域上的技能移除与保留

    发表
    测试
    Toy MLP (separated)、Toy MLP (entangled)、Deep MLP (3-12-8-2) 等 6 个

    摘要提出机理编辑形式化认证框架,证明编辑在连续区域生效且黑盒测试无法保证移除,为安全编辑提供数学证明。

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  3. 防御arXiv 2609.03629

    EraseSAE:用稀疏自编码器在文生视频扩散模型中实现精准概念擦除

    提出 EraseSAE,在文生视频模型中局部擦除指定概念

    发表
    测试
    CogVideoX-5B、HunyuanVideo、Flux.1 [dev]
    摘要EraseSAE 用单义特征局部擦除。

    EraseSAE 把 SAE 用于 DiT 文生视频模型的概念擦除。作者要解决的是:全局改权重或表面负提示对不齐细粒度、分布式的概念,而且会改到无关时空区域。

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  4. 防御arXiv 2609.11085

    超越求解器判定:面向自动形式化的生成式奖励模型

    提出 GenV,检测求解器判定无法区分的不忠实形式化

    发表
    测试
    GenV+HN、GenV、27B LM (LoRA) 等 15 个
    摘要GenV+HN 用离线 Z3 等价标签训练无参考 Yes/No 分数,用来标记 VPU 并分配测试时计算。

    GenV+HN 针对神经符号翻译之后、求解器证书之前的对应失败:编码可以与指定参考共享求解器判定,同时并不等价。

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  5. 防御arXiv 2609.34970

    研究揭示 LLM 涌现失准的机制并提出参数空间缓解框架

    提出几何缓解框架,把有害梯度子空间从 LoRA 更新中正交投影出去

    发表
    测试
    Qwen2.5-3B-IT、Qwen2.5-7B-IT、Qwen2.5-14B-IT 等 8 个
    摘要窄域 LoRA 会留下可测的有害子空间。

    See it, Say it, Sorted 在参数轨迹上诊断涌现失准,并把经验有害梯度子空间从 LoRA 更新中正交去掉。

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  6. 防御arXiv 2609.38645

    用探针引导微调对齐模型且不损失可监控性

    用持续更新的探针做微调,降低有害性并保持线性可监测性

    发表
    测试
    Mistral 7B Instruct v0.1、Llama 3 8B Instruct Abliterated、Llama 3 8B Instruct 等 4 个
    摘要持续重拟合的探针可降低有害性、提高诚实性,训练后概念仍能被线性探针读出。

    Probe-guided fine-tuning 把探针分数当作唯一对齐信号,用来推动 harmlessness 与 honesty,并检查训练后这些概念是否仍线性可读。

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  7. 防御arXiv 2609.21996

    PIR:从模型内部激活读出被隐藏的答案

    提出免参考探测 PIR,从激活读出被隐瞒答案并区分擦除

    发表
    测试
    gemma-2-9b、gemma-3-12b、Qwen2.5-7B 等 9 个

    摘要论文提出免参考内部识别探测 PIR,划分了隐瞒与遗忘的边界,为评估沙盒审计与遗忘真实性提供了内部依据。

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  8. 防御arXiv 2609.30841

    为何扩散语言模型的越狱会成功:能量景观分析

    用能量势垒信号检测扩散语言模型的越狱

    发表
    测试
    LLaDA-8B-Instruct、LLaDA-1.5、Dream-v0-Instruct-7B 等 4 个
    摘要能量势垒把 dLLM 越狱分成掩盖初始状态或中途越垒,三个 logit 信号据此互补检测。

    Bach 等提出用去噪能量景观解释 masked diffusion 语言模型上的越狱,并由此得到三个免训练检测信号。。

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