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10月12日 · 周一

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  1. 可解释性arXiv 2610.13078

    注意力看见,MLP 拒绝:追踪 LLM 中从注意力到 MLP 的安全路径

    追踪注意力识别有害性到 MLP 拒绝写入的通路并提出 Sentinel

    发表
    被测模型
    Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct、Qwen3-8B-Instruct 等18个
    摘要注意力更新更易读出有害性,MLP 更新写入拒绝,Sentinel 用两路信号路由提醒。

    作者把对齐模型的越狱和过度拒绝,改写成残差流上从识别到写入的通路问题,并据此做解码前的条件提醒。

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  2. 可解释性arXiv 2609.04721

    研究:拒答方向可跨架构迁移,安全工具可按写入位置重新估计

    在写入点定位拒答方向,经刚性旋转跨架构迁移并门控放大

    发表
    被测模型
    Falcon-Mamba-7B、Falcon3-Mamba-7B、Llama-3.1-8B 等8个
    摘要拒答方向可经刚性旋转跨架构迁移,但必须在各架构的写入点读取。

    作者研究拒答表示是否随架构改变,结论是表示共享、读取位置随架构变。

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  3. 评测与基准arXiv 2608.20554

    aiXamine:跨维度评测 LLM 安全、安全(security)与隐私权衡

    提出 aiXamine 黑盒基准,统一评测 LLM 安全、稳健与隐私权衡

    发表
    被测模型
    openai/gpt-5-mini、openai/gpt-4o、anthropic/claude-haiku-4.5 等15个
    摘要aiXamine 用九服务黑盒协议比较百余个模型,作者称单轴信任度进展可能削弱其他轴。

    aiXamine 是一套黑盒评测协议,用来在同一条件下比较 LLM 的 safety、security 与 privacy,而不是再产出一个能力分。

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  4. 可解释性arXiv 2606.28153

    越狱攻击下的稳健有害特征:大语言模型注意力头功能分化的机制证据

    分析越狱下注意力头分化,解释未被消除的稳健有害特征

    发表
    被测模型
    Llama-3-8B-Instruct、Llama-2-7B-Chat、Llama-3-70B-Instruct 等8个
    摘要作者称越狱靠压制 ACH 绕过拒绝,SAH 仍留下可被免训练读出的有害特征。

    这篇工作在越狱已经绕过拒绝之后,检查注意力头是否出现功能分化,并把留下的内部激活用于免训练检测。

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