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10月8日 · 周四

开源模型安全 · 论文

找到 3 篇
筛选1

模型自身风险

拒答失当1偏见与歧视1

系统形态

模型与 API3

层

提示层1模型层3训练与数据层3

被测模型厂商

其他3
同一类里任选其一，不同类之间同时满足；数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 90 篇还没打标签，不在筛选结果里。
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另有 90 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

  1. 可解释性arXiv:2609.14759 ·

    研究：拒答只读取模型道德表征中的伤害切片

    用几何投影与因果交换干预，分析拒绝机制读取的道德表征

    模型与 API测试OLMo-3-7B-Instruct、OLMo-3-7B base、Qwen2.5-7B-Instruct 等 9 个模型层
    摘要作者指出拒绝机制多仅读取表层伤害感知，在控制瓶颈处运作，阐明了对齐易被移除的机理并提出跨模型双轴分类。

    本文是一项针对大语言模型拒绝机制与对齐浅层性的机械解释性研究。

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  2. 可解释性arXiv:2609.10060 ·

    研究者提出基于参考的隐藏状态相对表示偏见检测方法

    用相对表示比较微调前后隐状态，检验表征偏见偏移与输出偏见是否共变

    模型与 API测试Llama 3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Gemma 3-4B-IT模型层
    摘要相对表示上的∆B 在多数微调设置中与三个基准的输出层偏见变化共变。

    Reference-Based Bias Detection用锚句相对表示比较微调前后的隐状态，定义表征偏见偏移∆B，用来审计相关模型变体，而不为每种危害另建输出基准。

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  3. 可解释性arXiv:2610.01821 ·

    研究者提出非线性概念流形发现与对齐方法，用于分析大语言模型内部表示

    提出残差流上的非线性概念发现与对齐方法，比较模型内部概念结构

    模型与 API测试GPT-2、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen3-4B 等 9 个模型层
    摘要NLMCD-NLP 用 CBA 比较非线性概念，层块、语言共享和微调漂移都随模型与阶段而变。

    NLMCD-NLP 把概念建成低维非线性流形，用 CBA 比较 LLM 在层、规模、语言和训练阶段上的表示，而不把相似度压成一个全局线性统计量。

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已经到底了