预训练模型暴露加剧微调 LLM 越狱风险Safety#LLM🔬 Research|分析: 2026年1月10日 11:27•发布: 2025年12月14日 07:48•1分で読める•ArXiv分析来自 ArXiv 的这项研究突出了大型语言模型 (LLM) 中与微调期间预训练模型暴露相关的关键漏洞。 了解此漏洞对于致力于提高 LLM 的安全性和鲁棒性的开发人员和研究人员至关重要。要点•在微调过程中，预训练模型的暴露会显著增加越狱的脆弱性。•这项研究确定了恶意行为者的潜在攻击途径。•研究结果需要在 LLM 的开发和部署过程中改进安全措施。引用 / 来源查看原文"The study focuses on how pretrained model exposure amplifies jailbreak risks in finetuned LLMs."AArXiv2025年12月14日 07:48* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Self-Supervised Depression Detection with Time-Frequency Fusion较新DARTs: A Novel Framework for Anomaly Detection in Time Series Data相关分析Safety介绍青少年安全蓝图2026年1月3日 09:26来源: ArXiv