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LLMs & Texto
HARC: Coupling Harmfulness and Refusal Directions for Robust Safety Alignment
arXiv:2607.00572v1 Announce Type: new Abstract: Understanding how aligned LLMs internally represent safety is critical for diagnosing alignment vulnerabilities, as it explains why jailbreaks succeed and informs the design of robust alignment strategies. Prior work shows that aligned LLMs encode harmfulness and refusal as separable directions in the residual stream at prompt-side token positions. We show that jailbreaks succeed at prompt encoding by suppressing either the refusal or harmfulness d...
arXiv cs.AI
·Shei Pern Chua, Fangzhao Wu
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