META-IR 提出元反思推理框架，提升大模型自适应安全对齐
原文标题：META-IR: Meta-Introspective Reasoning for Adaptive Safety Alignment in LLM
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论文提出 META-IR，用元学习驱动安全对齐，采用内层反思循环（SI-MCTS 风险分析与自我纠错）与外层元学习循环，并加入动态越狱模拟模块。在 Llama-3.1-8B-Instruct 与 Qwen-2-7B-Instruct 上，其适应速度、鲁棒性与推理稳定性均优于基线。
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META-IR用元学习双循环做安全对齐，在Llama-3.1-8B与Qwen-2-7B上全面优于基线
- •内层反思循环经SI-MCTS做风险分析、自评与纠错，外层元学习优化反思策略
- •动态越狱模拟模块逐步加难对抗提示，无需人工监督持续自我改进
- •在Llama-3.1-8B-Instruct与Qwen-2-7B-Instruct上适应速度、鲁棒性、推理稳定性均超基线
为什么重要：静态对齐管线难应对分布漂移下的越狱，元学习式自适应是安全对齐的一条可行路线，对大模型安全团队有参考意义。
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