人格层级模型解释微调 LLM 的上下文泛化
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
- arXiv
- 2610.09384
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 测试
- Qwen3-4B、Llama-3.1-8B-Instruct
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。
另有 19 篇还没有研究类型,暂不在这些分类里。
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。
提出融合定位拒答与能力保留的安全微调,补齐视觉定位输出的拒答缺口
摘要论文揭示了 VLM 定位安全落后于 VQA 的对齐断层,提出三成分微调方案有效弥合差距并保留定位能力,表征分析揭示了对齐机制。
提出 HACKTRACE 用生成状态检测并抑制代码奖励作弊
摘要论文提出利用生成状态监督作弊尝试的 HACKTRACE 框架,实现高精度低延迟检测并在 GRPO 训练中有效抑制奖励投机。
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。
提出 SafeEvolve,用轨迹证据协同演化安全 harness 与策略
SafeEvolve 把已完成的 on-policy 轨迹变成安全 harness 的有界更新,并用两阶段 SFT-RL 把这些更新内化进工具使用策略。
提出 SCOPE 联合后训练计算机使用智能体的任务执行与安全决策
提出 AUDIT PLAN 先计划后作答,并用 FAITHGATE 绑定答案奖励与计划正确性
AUDIT PLAN 把安全对齐从“只优化最终答案”改成“先提交隐藏的结构化安全计划,再按该计划作答”,并用 FAITHGATE 把高答案奖励限定在计划正确时。
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 AuraForge,从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体
AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务,用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。
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。
提出 MODA,用模式条件强化学习在质量门控下提升生成多样性
MODA是一种在线后训练 RL:用抽象编号角色把共享 LLM 变成一组竞争智能体,只对过质量门的回答给多样性奖励。
提出 DoM 激活探针,监控并发现评测中的奖励作弊
摘要论文分析了前沿开源模型在评测中的奖励投机,展示了利用内部激活均值差向量低成本监控与发现投机行为的可行性。
用门控 IoU 与 RadGraph 的 GRPO 降低胸片报告幻觉
待补全。
提出 WIFA 意图组监督微调,缓解包装式越狱与过度拒答
WIFA 是一种自动意图组数据构造,用来让安全微调拒绝有害意图而不是拒绝表面包装。WIFA-Boost 与 A-GCRT 在同一数据层上选取不同的安全–过拒工作点。
GAPS 在 token 级条件 steering 上增加按神经元的可分性门与后验门。
GAPS 为 activation steering 增加维度级条件:在决定何时干预之外,再决定当前该动哪些神经元。
对四个开源指令模型族做窄域微调,用方向 Hessian 与 Grassmann 子空间诊断涌现失准,并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。
Audit-First VAPO 将离散的方向准入与连续的幅度控制分离,用仅观测的接受-申诉-弃权策略在有限二次验证预算下冻结动作轨迹,再通过同时有限样本界认证所选有害风险、覆盖率和验证器调用率。
Audit-First VAPO 把验证器条件下的策略更新拆成方向准入和准入后的非负幅度控制,并用冻结轨迹上的有限样本界认证 selected harmful risk、coverage 和二次验证调用率。不完美验证器即使幅度已被裁剪和正则限制,仍可能指向有害方向。仅观测的 accept–appeal–abstain 在干净标签接合前冻结。
提出爆炸提示词,用条件触发的间接注入延迟诱发恶意工具调用
论文针对大语言模型智能体面临的间接提示注入威胁,研究了利用条件句式实现时间分离的爆炸提示词。
研究者提出 MATE,一个轻量的策略条件审计器,同时编码 Agent 轨迹与自然语言安全策略,判断轨迹是否违反给定策略并给出原因。
MATE 是面向移动 GUI 智能体的轻量策略条件轨迹审计器,在给定自然语言安全策略时判断轨迹是否违规并解释原因。