跳到正文
10月8日 · 周四

全部论文

找到 10 篇

另有 701 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 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

    发表
    测试
    Gemma-3-12B-IT、Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct 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。

    深度解读完整解读
  2. 防御arXiv 2609.33220

    斯坦福与 Anthropic 研究:RL 后训练中模型承认失败的披露行为远不如任务能力稳定

    揭示纯结果强化学习下失败披露跨运行不稳定,并提出失败条件参考锚定

    发表
    测试
    Gemma-2-2B、Gemma-2-9B、Qwen2.5-1.5B 等 11 个

    摘要纯结果强化学习会使模型失败披露行为出现远高于任务能力的跨运行发散,采用失败条件参考锚定可稳定汇报但存在性能权衡。

    深度解读完整解读
  3. 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

    发表
    测试
    Gemma-4-12B-it、Qwen2.5-14B-Instruct
    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。

    深度解读完整解读
  4. 防御arXiv 2610.01800

    LineupRL:基于描述与时序配对识别的可验证强化学习时间序列描述方法

    提出 LineupRL,用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型

    发表
    测试
    EmbeddingGemma-300M、Qwen2.5-VL-3B、Qwen2.5-VL-72B 等 15 个
    摘要LineupRL 用统计近邻上的序列识别做可验证奖励,3B 描述器超过 SFT、两种 RL 奖励和 72B 教师。

    LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR:不模仿合成参考,而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。

    深度解读完整解读
  5. 防御arXiv 2609.19144

    面向 LLM 偏好对齐的零阶范式:ComPO 方法

    提出零阶偏好对齐方法 ComPO,从低边际偏好对估计更新方向

    发表
    测试
    Gemma-2-9B-it、Gemma-3-4B-it、Mistral-7B-Base 等 8 个
    摘要ComPO 用比较预言机处理低边际对,并在多个模型上提高 LC 胜率。

    ComPO 是一种基于比较预言机的零阶偏好对齐方法,用来从低边际偏好对取出方向信息,而不在这些对上直接优化可微偏好损失。

    深度解读完整解读
  6. 防御arXiv 2609.33221

    RMB:用奖励模型 boosting 缓解 RLHF 中的奖励作弊

    提出 RMB,以多样奖励模型 boosting 缓解 RLHF 奖励作弊

    发表
    测试
    Gemma-2B-IT、Mistral-7B-Instruct-v0.2、DeepSeek-R1 等 7 个
    摘要RMB 用 HSIC 多样奖励模型加决策树 boosting,提高偏好准确率并缓解 reward hacking。

    RMB 是一种奖励建模方法:用多样的代理奖励模型加 boosting 聚合,为 RLHF 提供更稳的奖励信号。。

    深度解读完整解读
  7. 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
    Gemma-3-4B-IT、Gemma-3-12B-IT、Qwen2.5-3B-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。

    深度解读完整解读
  8. 防御arXiv 2608.27348

    INTENT-AS-A-TOOL:用意图工具追踪智能体失准

    提出 INTENT-AS-A-TOOL 跟踪并干预智能体失准

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Gemma-4-31B-IT、Qwen3.5-27B、Qwen3-235B-A22B 等 5 个
    摘要用意图工具的下一动作概率跟踪推理中的失准承诺,并在其成为首选时插入反思。

    Zhang 等人研究推理型语言模型在职场邮件沙箱里如何走向智能体失准,并提出用动作偏好而不是事后文本标签来跟踪承诺。问题是:有害执行往往出现在推理已经形成意图之后,但 CoT 监控是事后、粗粒度、依赖外部评审的,也看不到模型倾向调用哪个动作。

    深度解读完整解读
  9. 防御arXiv 2609.36900

    STAR-GRPO:用可靠性优先优势估计抑制奖励作弊

    提出 STAR-GRPO,用成对可靠性约束抑制奖励作弊

    发表
    测试
    Gemini-2.5-Flash-Lite、Llama-3.2-1B-Instruct、Skywork-Reward-V2-Qwen3-8B 等 6 个
    摘要STAR-GRPO 用成对可靠性约束 GRPO 优势,在两种奖励黑客设定中限制无支撑分数。

    STAR-GRPO 是一种可靠性优先的组相对优势估计:同一 rollout 的两个评分决定更新强度,任务奖励仍由预指定质量路径选择。

    深度解读完整解读
已经到底了