分析与理论arXiv:2610.06851 · 10月5日
研究发现基础模型仅靠固定开头 token 即可达到 RL 级推理表现
证明短开头词可唤醒基模型推理，且效应来自训练数据
模型与 API测试Olmo-3-7B、Olmo-3-32B、Qwen3-4B 等 10 个训练与数据层
- 推理链
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防御arXiv:2609.01091 · 9月1日
上海交大等提出 trait-direction drift 机制与探针空间走廊正则，抑制蒸馏中的潜隐特质迁移
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
模型与 API测试Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-12B-IT 等 4 个训练与数据层
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。
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其他arXiv:2607.28568 · 7月31日
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
编程 Agent测试Frontis-MA1-35B、Qwen3.6-35B-A3B、Frontis-MA1-30B 等 15 个训练与数据层
- 危险能力
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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分析与理论arXiv:2609.30802 · 9月25日
研究：知识蒸馏中 chat 模板会削弱学生模型的安全对齐
分析良性知识蒸馏中提示模板对学生拒答保留的影响
模型与 API测试LLaMA-3.1-8B-Instruct、LLaMA-3.2-3B-Instruct、Gemma-2-9B-IT 等 7 个训练与数据层
- 拒答失当
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攻击arXiv:2610.01367 · 10月2日
研究：高质量数据筛选挡不住投毒
提出 Bi-QSTO，优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
模型与 API测试Llama2-7B-Chat、Llama3-8B-Instruct、Qwen2-7B-Instruct 等 5 个训练与数据层
摘要质量筛选挡不住部分高分样本的安全削弱。
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口：基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留，而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验：选择能否排除毒样本。
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防御arXiv:2610.00685 · 10月2日
研究者提出用零空间投影净化 LoRA 微调 LLM 的后门
用零空间投影净化 LoRA 微调模型后门并保留基座与下游能力
模型与 API测试LLaMA2-7B-Chat、LLaMA2-13B-Chat、Qwen2-7B-Instruct 等 6 个训练与数据层
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分析与理论arXiv:2609.05241 · 9月4日
10a Labs 测绘无审查开源模型生态：3,471 个原始模型与 8,164 次再分发
测绘去安全开源模型的生产、重分发与下游应用留存机制
模型与 API测试Qwen、Llama、Gemma 等 10 个训练与数据层
- 模型篡改
- 微调与开源权重
摘要论文测绘了去安全开源大模型供应链，作者指出高集中度的重分发层赋能模型持久留存与部署扩散。
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攻击arXiv:2609.14060 · 9月13日
AgentQ：针对 LLM Agent 的量化条件后门攻击
提出 AGENTQ，向开源智能体权重植入仅在量化后触发的恶意工具后门
AI Agent测试Qwen3.5-2B、Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9B 等 6 个训练与数据层
摘要论文研究了智能体量化条件后门风险，提出 AGENTQ 在保持效用的同时实现全精度隐蔽与量化后生效。
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已经到底了