11:52
官方账号arXiv cs.AI@Mona Schirmer, Metod Jazbec, Alexander Timans, Christian Naesseth, Maja Waldron, Eric Nalisnick
推荐理由：这篇论文直接用阈值加风险控制就能搞定LLM安全监控，效果不输那些复杂方法，适合快速落地。
风险控制
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7月3日
11:52
尽管经过对齐训练，LLM在部署时仍会产生不安全输出。研究提出一种简单实时监控器，利用外部模型的验证器信号，通过风险控制（Risk Control）校准阈值来触发报警。在数学推理和红队数据集上，该简单方法与基于序列假设检验（Sequential Hypothesis Testing）的复杂监控器性能相当。实验表明，无需复杂统计模型即可有效监控LLM输出安全性。
6月18日
10:40
10:40
官方账号arXiv cs.LG@Mingzhi Song
推荐理由：这篇论文用置信带兜底，保证模型更新不会越改越差，适合需要稳妥迭代的场景。