Beyond Training: A Feasibility Taxonomy for Inference-Time AI Governance
本文关注一个正在被政策与安全圈忽视的治理错位问题：当前主流的算力治理（compute governance）本质上是一种「训练治理」——在用的算力阈值、申报义务和前沿 AI 监管框架都挂在训练算力上，并把「训练完成的模型」当作监管单元。作者
#inference-time
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← 返回所有主题Beyond Small Patches: Black-Box Detection and Purification of Diverse Backdoor Triggers
该论文提出了一种面向实际部署的黑盒后门防御方法 TRIM（Trigger Removal by Identifying Manipulated Regions），用于在推理阶段检测并选择性清除深度神经网络图像分类模型中的后门触发器。后门攻击
AKRASIA: Stealthy Backdoor Attack on Reasoning-based Code LLMs
AKRASIA 是一种针对基于推理的代码大语言模型（Code LLM）的隐蔽后门攻击方法，由研究团队提出并评估。与现有攻击不同，AKRASIA 在推理阶段（inference-time）注入后门，通过探测目标 LLM 以构造代码级触发器，并
RISA: Response Inspection and Selective Actions for Refusal Calibration in Large Language Models
该论文提出 RISA（Response Inspection and Selective Actions），一种面向大型语言模型（LLM）的推理时拒绝行为校准框架。研究背景是：LLM 需要可靠地区分有害提示与良性提示，错误的拒绝行为要么导致