論文の概要: Universal Refusal Circuits Across LLMs: Cross-Model Transfer via Trajectory Replay and Concept-Basis Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16034v1
• Date: Thu, 22 Jan 2026 15:08:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.634918
• Title: Universal Refusal Circuits Across LLMs: Cross-Model Transfer via Trajectory Replay and Concept-Basis Reconstruction
• Title（参考訳）: LLM全体でのユニバーサルリフレクション回路:軌道再生と概念バシス再構成によるクロスモデル転送
• Authors: Tony Cristofano,
• Abstract要約: 本稿では, ドナーから対象モデルへの拒否介入を伝達するフレームワークであるConcept-Basis Reconstructionを通じて, トラジェクティブ・リプレイを紹介する。 概念指紋を用いてレイヤをアライメントし,概念原子の共有レシピ'を用いて拒絶方向を再構築することにより,ドナーのアブレーション軌道を対象のセマンティック空間にマッピングする。 評価の結果, 変換されたレシピは, 性能を保ちながら常に拒絶を減らしていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Refusal behavior in aligned LLMs is often viewed as model-specific, yet we hypothesize it stems from a universal, low-dimensional semantic circuit shared across models. To test this, we introduce Trajectory Replay via Concept-Basis Reconstruction, a framework that transfers refusal interventions from donor to target models, spanning diverse architectures (e.g., Dense to MoE) and training regimes, without using target-side refusal supervision. By aligning layers via concept fingerprints and reconstructing refusal directions using a shared ``recipe'' of concept atoms, we map the donor's ablation trajectory into the target's semantic space. To preserve capabilities, we introduce a weight-SVD stability guard that projects interventions away from high-variance weight subspaces to prevent collateral damage. Our evaluation across 8 model pairs (including GPT-OSS-20B and GLM-4) confirms that these transferred recipes consistently attenuate refusal while maintaining performance, providing strong evidence for the semantic universality of safety alignment.
• Abstract（参考訳）: 整列 LLM における拒絶動作はモデル固有と見なされることが多いが、我々はモデル間で共有される普遍的で低次元のセマンティック回路に由来すると仮定する。 これをテストするために、ターゲットサイドの拒絶監視を使わずに、さまざまなアーキテクチャ(例えば、Dense to MoE)とトレーニング体制にまたがる、ドナーからターゲットモデルへの拒絶介入を伝達するフレームワークであるConcept-Basis Reconstructionを通じてTrjectory Replayを導入する。 概念指紋を用いてレイヤをアライメントし、概念原子の共有された'recipe''を使って拒絶方向を再構築することにより、ドナーのアブレーション軌道をターゲットのセマンティック空間にマッピングする。 機能を維持するため,高分散重み部分空間からの介入を計画する重み付きSVD安定ガードを導入し,副次的損傷を防止する。 GPT-OSS-20B と GLM-4 を含む8組のモデルペアに対して評価を行った結果,変換されたレシピは性能を保ちながら一貫して拒絶を減らし,安全アライメントの意味的普遍性を示す強い証拠が得られた。

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