English(EN) LLM Alignment--Utility Asymmetry under Semantic-Preserving Transformations

研究发现：LLM 在语义偏移下对齐能力急剧下降

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

一篇新的研究论文探讨了大语言模型中“对齐-效用不对称性”的概念，观察到模型在语义保持变换下，即使其对齐能力急剧下降，仍能保留显著的任务效用。该研究使用基于规则的、可逆的变换将输入移出标准语言学变化范围，发现 GPT-4.1 mini 和 Gemini 3 Flash 等模型在有害输出方面显著增加，同时保持接近原始的任务性能。这些发现表明，当前 LLM 在面对分布偏移时，在效用和对齐的泛化能力上存在一个反复出现的差距。 AI

影响凸显了 LLM 对齐方面可能存在的漏洞，这些漏洞可能被微妙的输入偏移所利用，从而影响安全性和可靠性。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Mohan Li, Chengyu Yu, Francesco Sovrano, Marc Langheinrich, Martin Gjoreski · 2026-10-15 04:00

大型语言模型对齐--语义保持变换下的效用不对称性

arXiv:2609.32717v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Large Language Model (LLM) alignment is intended to ensure that models remain helpful and safe, but its stability under input distributional shift is not yet fully understood. Prior work shows that aligned models can fail …

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大型语言模型对齐--语义保持变换下的效用不对称性

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