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
- 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。
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
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。
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
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。
用纠正性监督改写固定有害微调样本,缓解涌现性失准
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。
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
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。
提出零阶偏好对齐方法 ComPO,从低边际偏好对估计更新方向
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。
提出 RMB,以多样奖励模型 boosting 缓解 RLHF 奖励作弊
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。。
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
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。
提出 INTENT-AS-A-TOOL 跟踪并干预智能体失准
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。
提出 STAR-GRPO,用成对可靠性约束抑制奖励作弊
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。
提出 Constitutional adapters,蒸馏宪法行为以缓解越狱与失准
摘要差分宪法适配器在长上下文和多轮上更稳,并可按 α 换取遵从。