arXiv:2611.10279v1 Announce Type: new Abstract: Safety-aligned language models are known to suffer degradation in refusal behavior following domain-specific fine-tuning, even when the fine-tuning data is entirely benign. The predominant mitigation strategy, preference optimization on the fine-tuned model, is computationally expensive and requires domain-specific preference data that is often unavailable in practice. We propose SPECTRA, a training-free, weight-level method that restores refusal behavior by transferring the base model's refusal direction into the fine-tuned model's weights via a
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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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人工核验：尚无核验记录
