arXiv:2611.08752v1 Announce Type: new Abstract: Large language models have achieved remarkable performance across a wide range of tasks, yet they remain susceptible to jailbreak attacks that circumvent safety mechanisms and elicit harmful or unintended outputs. Although safety can be improved through model fine-tuning, such approaches can be computationally expensive and may degrade previously acquired capabilities through catastrophic forgetting. Recent jailbreak defenses have therefore explored targeted interventions on specific model components associated with unsafe behavior. However, exis
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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人工核验：尚无核验记录
