paper.dinq.meAI 与前沿科学顶会 · 学术新星雷达
登录 DINQ
返回新星榜
LJ

Lincheng Jiang

AAAI 2026ACL 2026NeurIPS 2026多模态安全对齐与偏好可解释性智能体与工具
新星分贡献者
52
一作贡献0
核心/参与15
方向广度16
合作网络9
0 一作 · 3 篇 · AAAI 2026 / ACL 2026 / NeurIPS 2026

获取完整研究档案

首次获取该候选人的完整档案及 StartLux 评估共 20 积分;每位用户单独解锁,之后查看免费。主动刷新 20 积分。

联系方式

实时查找电子邮箱,费用不超过20积分;未找到邮箱不扣费。

2026 顶会论文

3
作者位次 #4/5ACL 2026Findings· Findings of ACL

Preventing Safety Drift in Large Language Models via Coupled Weight and Activation Constraints

Songping Peng · Zhiheng Zhang · Daojian Zeng · Lincheng Jiang · Xieping Gao

摘要

Safety alignment in Large Language Models (LLMs) remains highly fragile during fine-tuning, where even benign adaptation can degrade pre-trained refusal behaviors and enable harmful responses. Existing defenses typically constrain either weights or activations in isolation, without considering th...

安全对齐与偏好可解释性OpenReview 项目页

常见合作者