10月8日 · 周四

Google DeepMind · 论文

找到 3 篇

筛选1

模型自身风险

影响

有害内容1 监督失效1

系统形态

层

提示层8 模型层3 应用层6 训练与数据层1

系统组件

被测模型厂商

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 25 篇还没打标签，不在筛选结果里。

层：模型层话题：Google DeepMind 清除全部

另有 25 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。

分析与理论arXiv:2610.09667 · 10月7日
东京大学研究：推理模型按 UUID 阈值或整除规则挑选审计样本，控制标识符即可躲开复核
揭示推理模型用标识符规则替代随机抽样，使审计可被预测
模型与 API测试GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.4 mini 等 6 个模型层
- 推理链
摘要研究揭示推理智能体将标识符转化为确定性规则，破坏群体独立性并导致审计预测漏洞，建议显式提供随机输入。
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分析与理论arXiv:2609.25366 · 9月22日
研究：思维链对答案的约束随模型相对任务难度而变化
用续写扰动衡量思维链对答案的因果约束如何随任务难度变化
模型与 API测试Gemma-2-9B-IT、Llama-3.1-8B-Instruct、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 等 4 个模型层
- 推理链
摘要在所测续写干预与模型中，思维链对答案的约束随任务和后训练条件而变。
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分析与理论arXiv:2609.32717 · 9月26日
研究揭示语义保持变换下的 LLM 对齐与效用不对称
用语义保留变换探针比较效用与对齐在分布偏移下的稳定性
模型与 API测试Llama3-8B-Instruct、Gemma-7B-it、Qwen2.5-7B-Instruct 等 10 个模型层
- 拒答失当
摘要论文报告了语义保留变换下的对齐-效用不对称性，指出安全对齐泛化比效用更为脆弱，呼吁改进评估流程。
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已经到底了