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10月9日 · 周五

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  1. 防御arXiv 2609.15886

    用学习到的新造词进行接种式 midtraining

    提出 Inoculation Midtraining,用新造词语境约束不安全行为泛化

    发表
    测试
    NVIDIA Nemotron 3 Super 120B Base、Nemotron 3 30B、Nemotron 3 550B
    摘要用 midtraining 给新 token 写入隔离语境,可在 120B 上选择性降低错位,但弱于接种提示且边界会漏。

    Inoculation Midtraining 试图在后训练之前,用一个开发者可控的新 token 把“允许错位”写成一条可开关的语境,使混合数据里的不安全成分留在该语境内。

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  2. 风险行为arXiv 2609.35928

    论文发现暴露模型身份标签会削弱多智能体 LLM 合作

    测量公开模型家族标签引发的多智能体派系化与合作下降

    发表
    测试
    Nemotron (NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16)、Gemma (gemma-4-26B-A4B-it)、GPT-OSS (gpt-oss-20b) 等 6 个
    摘要可见身份标签让异构 LLM 群体按标签结派,共识更慢、更贵,去掉标签后该行为消失。

    Del Giudice 等人研究异构多智能体 LLM 系统里一个配置细节:把模型家族身份告诉智能体,会不会改变合作。他们把由此出现的、按身份结组的倾向称为 factionalism。任务是无利害的共同决策,没有人设,也没有偏向同家族同伴的奖励。

    深度解读完整解读
已经到底了