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InternVL2.5-4B

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TOOL · CL_321948 · Oct 26 · 04:00

新框架揭示视觉语言模型中与深度相关的安全控制

研究人员开发了一个新框架，用于在推理时分析和操纵视觉语言模型（VLMs）中对安全敏感的表示。该方法应用于 Qwen3-VL 4B 和 InternVL2.5-4B 等模型，揭示了早期视觉层对于双向拒绝控制至关重要，可以显著操纵安全响应。然而，后期层虽然保持了表示的可分离性，但因果可控性较差，表明安全性和选择性之间存在权衡。研究结果暴露了 VLM 视觉编码器中潜在的攻击面，并提出了稳定安全关键表示的方法。