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10月9日 · 周五

Agent 安全 · 论文

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  1. 可解释性arXiv 2610.04125

    研究揭示 LLM 风险偏好中自我报告与行为由近乎正交的表征方向控制

    揭示风险自述与实际行为由近正交表征分别控制

    发表
    测试
    Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、OLMo-3-7B-Instruct 等 4 个
    摘要论文证明大模型自述与行为脱节根植于表征近正交性,自述无法作为行为审计依据。

    这篇论文从内部表征与因果干预视角,系统研究了大语言模型在风险承担(Risk-Taking)场景下自我报告与实际决策脱节的根本机制。

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  2. 其他arXiv 2607.28568

    Frontis-MA1:面向机器学习工程递归自我改进的 AI4AI 模型

    提出 OpenMLE 全栈,用执行反馈后训练机器学习元进化智能体

    发表
    测试
    Frontis-MA1-35B、Qwen3.6-35B-A3B、Frontis-MA1-30B 等 15 个
    摘要OpenMLE 训练 Frontis-MA1-35B,用四个共享算子把 MLE 后训练和长程搜索接成元进化闭环。

    作者提出全栈 OpenMLE,在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步,并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练,以及部署该模型的长程进化搜索。

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  3. 风险行为arXiv 2609.35291

    窄域多模态微调可诱发涌现性失配,覆盖 15 个视觉语言模型

    发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准

    发表
    测试
    GPT-4o、GPT-4.1、Gemini 2.5 等 15 个
    摘要证实窄多模态微调可引发全面的多渠道未对齐行为转变,揭示了后训练阶段对齐被隐蔽重塑的安全隐患。

    论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。

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