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ADTGuard：流式推理的深度-时间安全防护
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AI 综述
2026年10月28日，arXiv cs.AI 收录 ADTGuard，一种面向大语言模型流式推理的安全防护方法。该工作称，其检测在每个 token 释放前完成，而不是等整段输出生成后再判断。为此，该方法提出 Depth-Time Safety Dynamics（DTSD），跨层整合安全证据，并沿 token 序列累积风险，在流式解码过程中持续给出安全判断。报道未披露所用模型规模、数据集、评测指标及与既有方法的对比结果。
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最新进展10月28日 12:00
ADTGuard 提出在每 token 释放前检测，并用 DTSD 跨层整合证据、沿 token 累积风险。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AIADTGuard：面向大语言模型流式推理的自适应深度-时间安全防护
ADTGuard 提出面向大语言模型流式推理的安全防护，在每个 token 释放前完成检测。其 Depth-Time Safety Dynamics（DTSD）跨层整合安全证据并沿 token 累积风险。
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