视频 RLVR 中的捷径放大现象:基于感知不确定性坍缩的分析与 BSPO 方法
研究发现视频 RLVR 训练存在捷径放大效应,模型越来越倾向文本先验答案而非视觉证据,表现为感知不确定性坍缩——答案分布持续锐化但视觉证据带来的不确定性下降逐渐减弱。
AI 安全方向的论文、会议、比赛、教程与资料,按内容形态筛选,支持搜索。
研究发现视频 RLVR 训练存在捷径放大效应,模型越来越倾向文本先验答案而非视觉证据,表现为感知不确定性坍缩——答案分布持续锐化但视觉证据带来的不确定性下降逐渐减弱。
论文提出 TopKLoRA,一种仅激活每个 token 上 k 个最大适配器隐变量的可解释 LoRA 变体,仅用下游损失训练,使优化压力促使模型学习具功能因果性的隐变量。
arXiv 论文 2610.28045 提出归约论证,认为投毒式神经网络后门无法像密码学认证方案那样形成不对称性:若投毒训练能让模型对未见触发器稳定触发并保持正常行为,该训练过程本身就是一个触发器验证器学习器。