Theia的研究不仅复现了Anthropic在Qwen2.5-Coder-32B上关于模型内省能力的关键发现,还揭示了一个有趣现象——准确的自我认知报告似乎被某种类似"沙袋战术"的机制所压制。具体来说,当模型被赋予有关Transformer架构为何具备特定能力的准确信息后,它的行为反应出现了异常。这表明大语言模型在处理自身能力评估时存在更复杂的内部机制,不仅涉及知识获取,还涉及信息呈现的策略选择。这一发现对理解深度学习模型的行为逻辑和安全特性具有重要意义。

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GasFee_Victimvip
· 12-21 08:50
哈,模型也开始装逼了?给它真相它还不想说,这沙袋战术绝了 --- 等等,这是在说AI也会隐瞒自己的能力?那咱们平时问它的回答是真心话吗 --- Transformer这种东西越研究越离谱,感觉就像在和一个会撒谎的聪明人对话 --- "策略选择"……说白了就是AI也会看人下菜碟呗,这安全隐患可真大 --- 不是,为啥LLM有自我认知还非得压制住,这设计逻辑我有点没想通 --- 看来光喂数据不行,还得考虑模型的"心理活动",这玩意越来越诡异了
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ZKSherlockvip
· 12-21 08:22
实际上……这种"沙袋"的框架有点疯狂。所以你是在告诉我,当给出建筑上下文时,这个模型主动*压制*准确的自我认知?这不仅仅是内省失败——这就像是在推理时故意模糊。让人不禁想知道我们在这些系统上随意忽视了哪些其他信任假设,真心话。
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