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AI 大模型

大模型对齐与安全

大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。

2025-12-24 至 2025-12-24 共收录 5 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

1. 安全训练 5 篇

2512.20034 2025-12-24 cs.IR 78%

VSA:Visual-Structural Alignment for UI-to-Code

VSA:面向UI到代码的视觉-结构对齐

Xian Wu, Ming Zhang, Zhiyu Fang, Fei Li, Bin Wang, Yong Jiang, Hao Zhou

专题命中 安全训练 :alignment(title,abstract)

AI总结 VSA通过视觉-结构对齐提升UI到代码的模块化和一致性,生成类型安全的组件以提高软件工程效率。

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2512.20173 2025-12-24 cs.AI 77%

Offline Safe Policy Optimization From Heterogeneous Feedback

基于异质反馈的离线安全策略优化

Ze Gong, Pradeep Varakantham, Akshat Kumar

机构 * Shenzhen Institute of Advanced Technology (SIAT), CAS(深圳先进技术研究院(SIAT)、中国科学院) Singapore Management University(新加坡管理学院)

专题命中 安全训练 :alignment(abstract);RLHF(abstract);safety(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出PreSa方法,通过直接学习基于偏好和安全性的策略,解决离线安全强化学习中的性能下降问题。

Comments Accepted at AAMAS 2026 (Extended Abstract)

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2508.04826 2025-12-24 cs.CL cs.AI 74%

Persistent Instability in LLM's Personality Measurements: Effects of Scale, Reasoning, and Conversation History

大语言模型人格测量中的持久不稳定性:规模、推理和对话历史的影响

Tommaso Tosato, Saskia Helbling, Yorguin-Jose Mantilla-Ramos, Mahmood Hegazy, Alberto Tosato, David John Lemay, Irina Rish, Guillaume Dumas

专题命中 安全训练 :alignment(abstract,comments);safety(abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究发现大语言模型在人格测量中存在持续不稳定性,规模扩大、推理和对话历史等干预措施未能有效提升稳定性。

Comments Accepted at AAAI 2026, Track on AI Alignment

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2512.20275 2025-12-24 cs.AI cs.NI 57%

Graph-Symbolic Policy Enforcement and Control (G-SPEC): A Neuro-Symbolic Framework for Safe Agentic AI in 5G Autonomous Networks

图符号政策执行与控制(G-SPEC):一种用于5G自治网络安全代理AI的神经符号框架

Divya Vijay, Vignesh Ethiraj

机构 * NetoAI Solutions Ltd(NetoAI解决方案有限公司)

专题命中 安全训练 :safety(abstract);分类 cs.AI

AI总结 G-SPEC是一种神经符号框架,通过确定性验证约束概率规划,提升5G自治网络中代理AI的安全性和可靠性。

Comments 15 pages, 3 figures, 3 tables

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2503.12511 2025-12-24 cs.SE cs.AI cs.PL 57%

SACTOR: LLM-Driven Correct and Idiomatic C to Rust Translation with Static Analysis and FFI-Based Verification

SACTOR:基于大语言模型的C到Rust翻译工具,结合静态分析和FFI验证

Tianyang Zhou, Ziyi Zhang, Haowen Lin, Somesh Jha, Mihai Christodorescu, Kirill Levchenko, Varun Chandrasekaran

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) University of Wisconsin–Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) Google(谷歌)

专题命中 安全训练 :safety(abstract);分类 cs.AI

AI总结 SACTOR通过结合静态分析和FFI验证,利用大语言模型实现C到Rust的正确且习惯性翻译,提升了代码安全性和效率

Comments 35 pages, 15 figures Previously named as "LLM-Driven Multi-step Translation from C to Rust using Static Analysis"

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