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论文称互信息无法证明开放权重模型防篡改
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AI 综述
2026年10月8日，arXiv Machine Learning Theory发表论文，探讨开放权重模型防篡改能力的认证问题。论文证明，仅凭发布时的互信息无法普遍保证模型在微调攻击后恢复缓慢。研究指出，保功能重参数化可在信息含量不变的情况下改变梯度下降几何，使不变量证书受限于最快可达参数化；论文还给出显式构造，使两类互信息均为零却仍能一步恢复。研究结论认为，认证还需对发布时互信息之外的攻击动态施加约束。
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最新进展10月8日 12:00
论文证明仅凭发布时互信息无法普遍保证开放权重模型防篡改，认证还需约束攻击动态。报道时间线
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10月8日
- arXiv · Machine Learning Theory移除信息含量无法为开放权重模型证明防篡改能力
论文证明仅凭发布时的互信息无法普遍保证开放权重模型在微调攻击后恢复缓慢。保功能重参数化可在信息不变的情况下改变梯度下降几何，使不变量证书受限于最快可达参数化；存在一个显式构造使两类互信息均为零却一步恢复。研究指出认证还需对发布时互信息之外的攻击动态施加约束。
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