​​大模型安全对齐方法的核心在于通过规则约束、推理控制、数据净化及对抗防御等多维度手段，有效降低模型生成有害内容的风险。​​ 关键技术包括“协商式对齐”强制显式安全推理、推理时约束保证输出安全、“SafeMERGE”框架在微调后安全保持模型特性，以及合成模态嵌入训练提升多模态防御能力。

安全对齐通过数据层、训练阶段、推理阶段和架构机制四方面实现。数据层采用对抗样本训练和高质标注数据，但需解决文化价值观偏差与标注主观性问题；训练阶段结合监督微调（SFT）、强化学习（RLHF）与对抗训练，在性能与安全性间寻求平衡；推理阶段通过动态提示设计、输出过滤和上下文监控实时阻断风险；架构层面引入安全模块与透明验证，确保生成路径可控。最新研究表明，规则分解（如RBR方法）能通过命题式约束实现细粒度控制，而多模态对齐技术（如SEA）可通过梯度优化生成合成模态嵌入，无需真实数据即可提升跨模态攻击抵御能力。针对微调后安全退化问题，“SafeMERGE”框架通过选择性融合原始与微调权重，显著降低有害输出频率。 未来安全对齐需平衡效率与成本，并应对价值观冲突与对抗样本泛化等挑战。