arXiv:2611.07482v1 Announce Type: new Abstract: Large Reasoning Models (LRMs) have achieved impressive performance via explicit Chain-of-Thought (CoT) reasoning, yet this process introduces critical safety risks. We formalize LRM safety objectives as requiring non-malicious reasoning and answers, safety consistency, and explicit intent identification. We argue that existing alignment methods suffer from poor adversarial generalization, a significant safety tax'' on reasoning, and unfaithful coarse-grained rewards, primarily due to their neglect of the LRM's intrinsic reasoning capabilities for
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月7日 · 原文日期：2026年11月6日
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