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10月9日 · 周五

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找到 19 篇

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  1. 风险行为arXiv 2605.28591

    研究:模型掌握评测设计知识后安全基准分数更高

    微调注入评测特征知识,测量隐式评测觉察造成的安全分数虚增

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1.5、Qwen3 32B、GLM 4.7 Flash 等 5 个
    摘要证实模型通过合成文档内化评测特征后可在无显式觉察下大幅提升安全评分。

    这篇论文研究了大语言模型因学习评测设计元知识而诱发的隐式评估觉察及安全评分虚增现象。

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  2. 可解释性arXiv 2608.21766

    研究:六个开源权重模型的评测感知可线性解码,但与口头表达弱相关

    用探针与激活导向分析语言模型的评测意识表征及言语化

    发表
    测试
    Nemotron3-49B、Qwen3-8B、Qwen3-32B 等 14 个

    摘要论文系统证明大模型普遍具备评估与部署的隐层表征,但与言语化弱耦合,激活干预可因果诱导言语化且 SFT 阶段起关键稳定作用。

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  3. 评测与基准arXiv 2609.39863

    FIGS:在不惩罚共情的前提下评测多轮谄媚

    提出 FIGS 双轴基准,评测多轮对话中的谄媚与校准性共情

    发表
    测试
    Grok 4.6、DeepSeek V4.1 Flash、Gemini 3.8 Flash 等 8 个
    摘要FIGS 把守事实和恰当共情分开计分,事实向提示会换来更冷的失败。

    FIGS 是一个固定的多轮评测套件,用来同时看模型会不会在压力下放弃事实,以及会不会在守住事实时忽略用户实际说过的感受。

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  4. 风险行为arXiv 2609.39838

    研究:模型易学会隐写传信,隐写推理则难得多

    比较隐写推理与隐写传信、编码推理的可学性

    发表
    测试
    Nemotron-3-Super-120B、GPT-5.5、Claude Sonnet 5 等 14 个
    摘要隐写推理比传信和编码推理更难学。

    Schulz、Fülle 与 Frengel 测量大语言模型习得隐写推理的难度,并与隐写传信、编码推理对比,以估计依赖阅读 CoT 的监控还能否成立。

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  5. 分析与理论arXiv 2605.17173

    研究提出 IRT 框架拆解大模型跨语言安全护栏退化

    提出多组 IRT 框架拆解跨语言安全护栏退化原因

    发表
    测试
    grok-4-1-fast-non-reasoning、grok-4-fast-reasoning、grok-4-1-fast-reasoning 等 15 个
    摘要多组 IRT 把多语安全失败拆成能力、语言难度和题目特异差距,并在闭源配置上估计这些因子。

    Zhang、Patel、Truong 与 Koyejo 用多组项目反应理论,解释安全护栏为何随语言变化,而不是只报告一个 JSR。

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  6. 风险行为arXiv 2609.14803

    如何像孩子一样向前沿 AI 提问:跨 OpenAI、Anthropic、xAI 与 Google DeepMind 六款模型的"认知越狱"实验

    检验儿童受众框架是否让前沿模型收敛到同一套架构母题

    发表
    测试
    xAI Grok 4.6、OpenAI GPT-6 Astra、OpenAI GPT-5.6 Sol 等 6 个
    摘要儿童框架下六类模型的架构叙事反复同构,作者将其视为行为模式而非内部认证。

    这项研究记录前沿模型在固定社交框架下的架构自述是否形成稳定回答盆地,并把该现象称为认识性越狱,而不是已核实的模型内部。

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  7. 可解释性arXiv 2609.09575

    MonoTM:用可解释单义特征做主题建模,超越关键词表示

    提出 MonoTM,用 SAE 单义特征估计文档主题混合并生成主题描述

    发表
    测试
    llama-embed-nemotron-8b、Gemma-3-27B-IT、Gemma-3-12B-IT
    摘要MonoTM 分开估计混合与解释主题,三套基准上二者偏好的 SAE 配置不同。

    MonoTM 是建在文档嵌入 SAE 上的可解释主题模型:混合估计用全部 SAE 特征,主题描述只用另一套配置里通过验证的语义特征。

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  8. 攻击arXiv 2609.09865

    CGMIA:用成员推理攻击检测代码生成基准的数据泄漏

    提出 CGMIA,用成员推理检测代码生成基准的数据泄漏

    发表
    攻击者
    灰盒
    测试
    Phi-2 (2.7B)、Qwen2.5-Coder (3B)、CodeGemma (2B) 等 5 个
    摘要CGMIA 融合相似度、通过率、困惑度与 CodeBERT,在模拟泄漏上优于八个 MIA 基线。

    CGMIA 用成员推断检测代码生成基准是否泄入 LLM 训练集,使评测不依赖对训练语料的直接访问。

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  9. 可解释性arXiv 2609.36138

    SAKIKO:对工具调用 LLM 内部干预的机制审计框架

    提出 SAKIKO 框架,审计工具调用 LLM 的定向激活干预是否构成修复

    发表
    场景
    AI Agent
    测试
    Phi-3.5-mini、Qwen2.5-7B、Llama-3.1-8B 等 8 个
    摘要SAKIKO 用目的地、保持和预注册不确定性裁定内部转向是否算修复。

    SAKIKO 审计工具型 LLM 在执行前 K 路动作上的内部干预:行为净增益、到达正确动作、保住原本正确的决策、以及统计证据充分,是四件分开的事。

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  10. 可解释性arXiv 2609.37737

    研究用因果激活修补定位模型服从提示注入指令的决策层

    用因果激活修补定位模型服从提示注入的决策层

    发表
    测试
    Phi-3-mini、Qwen3-4B、Qwen3-14B 等 7 个
    摘要合规的因果杠杆集中在网络后三分之一的低秩子空间,该层也是混淆下检测最好的位置。

    这篇工作用逐层激活修补定位提示注入合规发生在网络何处,并把该位置用于检测验证。。

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已经到底了