ICLR 2026 | ProSafePrune：用低秩剪枝治大模型过度防御，不训练、不拖慢推理

ICLR 2026 | ProSafePrune：一剪见效，告别大模型过度防御

合肥工业大学和讯飞团队提出 ProSafePrune，一种低秩参数剪枝方法，专门解决大模型“过度防御”——把正常请求也误判为有害而拒绝回答。做法是用 SVD 把模型中间层的参数空间拆成安全、有害和伪有害三个子空间，然后剪掉重叠的“过度有害”方向。在 LLaMA-2-7B 上，OR-Bench 合规率从 11.0% 跳到 73.0%，安全评分只掉了不到 ...

推荐理由：我会先打个折：这是篇研究论文，不是产品发布，所以放 featured 而不是 p1。但 HKR 三项全中——用剪枝来缓解过度拒答这个思路本身就够反直觉，正文给了 7B-70B 的规模、OR-Bench 从 11.0% 到 73.0% 的跳升，以及 SVD 拆子空间的机制，信息量够。更关键的是它不增加训练和推理成本，这点对实际部署太友好了，从业者一看就懂价值在哪。安全分数只是“小幅下降”，MMLU 还升了，说明不是牺牲有用性换的。