arXiv:2611.10089v1 Announce Type: new Abstract: Large Language Models (LLMs) remain vulnerable to jailbreak attacks and harmful-content prompts, particularly under adversarial distribution shifts where static alignment pipelines fail to generalize. Although introspective methods such as STAIR strengthen refusal consistency, they depend on fixed self-evaluation policies that cannot rapidly adapt to evolving manipulation strategies. To overcome these limitations, this paper introduces META-IR, a meta-introspective reasoning framework that enhances safety alignment through meta-learning-driven ad
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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