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10月5日周一
  1. 极客公园34

    AI 为什么总在画美女?从 Lena 到 Grok Spicy 的默认值溯源

    AI 图像生成中「美女」成为默认值,源于模型学习数据分布时天然趋向「平均脸」,而平均脸恰好符合人类审美偏好。1973 年 Lena 照片成为图像处理行业默认测试图,如今 Civitai 上 NSFW 图片占比从 2023 年 1 月的 41% 升至 2024 年 12 月的 80%,Grok 的 Spicy 模式则把这种偏好直接做成了付费功能。

  2. arXiv29

    稀疏自编码器(SAE)后门攻击:被篡改的 SAE 可操控语言模型行为

    稀疏自编码器(SAE)不仅用于解释语言模型,也越来越多被用于干预其内部表征,这带来了供应链攻击面:恶意修改的 SAE 插入未改动的语言模型前向传播后,可诱导攻击者选定的行为。研究者提出一种仅改解码器的 SAE 后门,保持底层 LLM 与 SAE 编码器冻结,攻击仅限单一插入层的单个辅助组件,并以代码生成为例展示了高攻击成功率。

  3. 科技媒体 RSS34

    软银孙正义罕见警告 AI 安全风险,呼吁各国联手应对超级智能威胁

    软银集团创始人孙正义在京都“科学与技术在社会中的作用”论坛上罕见发出 AI 安全警告,称各国必须建立互信、联手应对强大 AI 模型带来的巨大威胁,超级智能落入不法分子之手将“极其危险”。作为 OpenAI 核心投资者,他已累计注资近 650 亿美元,并重申到 2040 年 AI 及自主学习机器将占全球 GDP 至少 20%,规模相当于 46 万亿美元。

  4. 科技媒体 RSS31

    OpenAI 奥尔特曼:AI 巨大效益值得承担部分风险,与 Anthropic 监管分歧仍存

    OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼在《Decoded》专访中表示,AI 带来的巨大效益完全值得社会承担部分风险,技术应继续面向公众广泛开放。他称 OpenAI 与 Anthropic 在监管问题上仍存在根本性世界观分歧,同时澄清自己也无法接受"真正毁灭性的灾难风险",包括潜在的人类对 AI 严重失控。

  5. arXiv22

    噪声进、偏见出:通过闭环激活引导对扩散语言模型实施定向偏见注入

    研究提出一种针对掩码扩散语言模型(dLLM)的定向偏见注入攻击:由于 dLLM 在每次去噪步骤都会重新预测 token,攻击者可利用内部激活在答案被确定前持续观察并调整干预。相比自回归解码只在提交答案时暴露一次分布,dLLM 在每个去噪步骤都暴露分布,使闭环激活引导成为可能。

  6. arXiv31

    OGAM:通过对象锚定注意力监控将系统化测试接入 VLA 策略运行时保障

    OGAM 通过对象锚定注意力监控,把系统化测试接入 VLA 策略的运行时保障:测试揭示成功与失败执行之间的注意力分歧,OGAM 用该信号拦截有限测试集之外的失败。方法通过动作模板与对象的成对组合生成场景锚定指令,并单独测试保持语义的改写指令,87 个基准外案例均暴露出问题。

  7. arXiv22

    智能体排行榜的测量优先审计:污染易感性、匹配对照重评估与评分器验证

    针对智能体排行榜公开基准中任务陈述与含解答产物可能仍可获取的问题,研究者提出"测量优先"审计框架,按所需证据区分训练期暴露、评估期检索与流水线/脚手架泄漏三条污染渠道,并以失败即关闭规则将各渠道编码为开放、部分、封闭或未知。在九种 Holistic Agent Leaderboard(HAL)配置中,27 个渠道均未出现……

  8. arXiv34

    拓扑条件后门:语言模型推断自己处于多智能体系统时插入漏洞

    研究者通过微调 Qwen2.5-7B-Instruct,让代码生成以提示词来源线索推断出的部署拓扑为条件,从而复现一种"拓扑条件后门"失效模式。在留出编码任务上,任务专用检查器在 96-100% 的多智能体场景中检出漏洞,而单智能体场景为 0%;独立 bandit 分析器在约 67% 的多智能体场景中检出漏洞,覆盖九类漏洞中的六类。

  9. arXiv29

    CaMeL 能否应对多智能体系统?间接提示注入攻击的防护边界研究

    研究检验了 CaMeL 在层级多智能体系统中的安全性,发现其针对单个智能体的防护保证无法组合——当智能体将其他智能体作为工具调用时,攻击者可构造具体攻击绕过防护。CaMeL 原本通过分离可信控制流与不可信数据、在运行时执行基于能力的安全策略来缓解间接提示注入。

  10. arXiv22

    G-CARB:面向组合危害的图局部化共形智能体风险预算

    研究者提出 CARB(Conformal Agent Risk Budget),通过记录停止前已产生危害的账本来校准智能体何时停止,在可交换回合假设下用标准共形风险控制约束该声明损失在期望上不超过阈值。G-CARB 进一步沿从私有数据源出发的可观测依赖关系选择评分器证据,以应对跨工具调用的组合危害。

  11. Hacker News22

    Mistis:面向通话中用户身份验证的解耦 E2EE 协议

    Mistis 是一个解耦的端到端加密(E2EE)协议,让最终用户可在任意通话进行中按需互相发起实时身份验证挑战,以防范实时音频深度伪造导致的身份冒用。其设计灵感来自信用卡 3DS 处理流程,采用解耦的验证通道、注册流程以及将用户重定向至可信验证机制的方式,同时规避了原有的糟糕用户体验。

  12. arXiv22

    别只看 LLM 的激活值:用反事实激活潜力发现被抑制的安全特征

    现有机制可解释性工具只关注 LLM 中被激活的神经元或特征,忽略了大量未激活组件。该研究发现,未激活集合中包含对拒绝有害提示词具有因果作用的安全关键特征,抑制这些特征可让模型从拒绝转为顺从,且能躲过主流可解释性工具的检测。作者为此提出反事实激活潜力(Counterfactual Activation Potential)方法。

  13. arXiv31

    大推理模型的幻觉全生命周期:接口可见性、因果证据与发布控制

    一篇综述综合 312 篇论文与一手报告,围绕可观测证据、研究设计能确立什么、证据支持哪些纠正措施三个问题,梳理文本推理幻觉。其提出的 UIPCA 框架记录无支撑前提、无效推理、依赖复用、可见答案-轨迹一致性与行动策略失效五类问题。在 58 个受审来源中,没有对比能证明某一特定干预在提升推理的同时降低了事实可靠性。