11:33arXiv cs.AI@Yunqi Xue, Zhijiang Li, Philip Torr, Jindong Gu该论文针对自回归统一多模态模型在文本到图像生成中的安全性问题,提出迭代自我改进码本方法。方法利用模型自身理解与判断能力识别不安全生成图像,无需人工标注。通过构建有害空间并更新码本消除有害映射,再在无害空间内自适应微调码本以保持生成质量。实验表明,该方法在不依赖外部反馈情况下迭代提升模型安全性。论文自回归图像生成码本安全生成统一多模态模型AI安全推荐理由:这篇论文给自回归图像生成的安全问题提供了一个不需要人工标注的自我改进方案,用模型自己判断不安全图片然后修复码本,很实用。原文
10:48arXiv: DeepSeek@Xiaoyun Xu, Lichao Wu, Jona te Lintelo, Siyu Zhang, Stjepan PicekSPARK是一种无需重训练的推理时安全机制,通过两步骤激活预训练模型中已有的安全知识。第一步针对编码任务检索少量CWE条目并附加结构化提示,第二步在每个解码步骤添加预计算token偏置(来自安全方向向量投影)。在9个开源模型(C++/Java/Python)上评估,SPARK匹配或优于7种基线方法,同时保持HumanEval代码能力。在Claude、DeepSeek、GPT等7个黑盒模型上进一步验证了激活瓶颈的存在和SPARK的改进效果。论文SPARK代码安全安全生成推理时CWE推荐理由:不用微调,不拖慢速度,只加几行提示和词向量偏置,代码安全就上去了,效果和重训练一样好。原文