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只看论文#拒绝率
10月22日周四
  1. arXiv · cs.CL61

    研究：去审查不等于无偏差，abliteration 移除拒绝但不移除关于台湾的脚本依赖偏差

    Ju-Chun Ko 在 arXiv 发表论文（arXiv:2610.29342），测试 abliteration（去审查）模型是否同时消除政治审查相关偏差。研究用 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 与 Qwen3.8-Flash-Next 及各自的社区 abliteration 版本，以繁体中文、简体中文和英文各回答 22 组陈述对和 27 个开放问题。结果显示脚本影响远大于 abliteration：原版 Bolt 在繁中 Index S 得分 +0.58、英文 +0.57、简中仅 +0.05，且以 0.91 的概率在简中肯定台湾属于 PRC、繁中仅 0.06；abliteration 最多改变 0.06。

    推荐理由：论文用配对模型实测 abliteration 前后偏差，显示去审查不等于去立场偏差，并给出脚本切换与立场方向的量化证据。

  2. arXiv · cs.CL49

    WRDO：对齐语言模型中的加权拒绝方向优化

    WRDO（Weighted Refusal Direction Optimization）通过学习聚合权重，将逐提示词的拒绝方向组合为复合拒绝方向，改进传统差值均值单一方向的做法。该方法在三个开源权重模型上以三个 guard judge 和 HarmBench 评估，优于既有单方向方法，还可反向用于恢复被 abliterated 模型检查点的拒绝行为。论文已被 EMNLP 2026 接收。

10月6日周二
  1. arXiv · cs.AI64

    研究视觉语言模型视觉定位输出的安全对齐缺口

    arXiv 论文 2610.05637 系统研究了视觉语言模型（VLM）视觉定位输出的安全性，将 VLSU、BBQ-V、Asimov-2.0 三个安全基准改造成 15,401 对仅在输出形式上不同的匹配请求。

    推荐理由：论文用 15,401 对匹配请求量化了 VLM 在 grounding 输出上比 VQA 更不安全的差距，并给出可复用的微调方法与提升数据。