LaVGuard：针对上下文价值漂移的选择性解码方法
原文标题：LaVGuard: Selective Decoding for Contextual Value Drift
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论文将上下文价值漂移视为任务相关的解码问题，提出 LaVGuard，将授权价值画像与可见前缀的价值估计分离，通过画像相关密度门控决定何时评估候选续写，并用位置变化与累积 KL 预算约束 logit 调整。画像条件化将 5% 假阳性率下的边界 TPR 从 0.58 提升至 0.72，风险安全分 0.88 高于位置匹配编辑的 0.72。
- 问题
- 内容安全的回复仍可能推广与任务相冲突的价值取向。
- 方法
- 把上下文价值漂移当作任务相关的解码问题，用授权价值画像与可见前缀估计分离，经密度门控选择性调整 logit。
- 结果
- 画像条件化将 5% 假阳性率下的边界 TPR 从 0.58 提升至 0.72；风险安全分 0.88，高于位置匹配编辑的 0.72。
- 影响
- 把价值对齐从训练后处理下沉到解码期，且干预幅度显式有界，便于产品侧按任务定制优先级。
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LaVGuard 把价值漂移当解码问题，边界 TPR 从 0.58 升至 0.72。
- •将上下文价值漂移建模为任务相关的解码问题，显式允许价值变化
- •分离授权十维价值画像与可见前缀的冻结价值估计，用画像相关密度门控决定何时评估候选续写
- •logit 调整同时受位置变化预算与累积 KL 预算约束
- •5% 假阳性率下边界 TPR 从 0.58 提升至 0.72；同等 0.12 平均干预比例下风险安全分 0.88，位置匹配编辑为 0.72
为什么重要：对需要「内容安全但价值取向可控」的助手产品，提供了可量化、干预幅度有界的解码层方案。
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