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自生成文本识别微调可预防和逆转涌现性失准
研究者提出自生成文本识别（SGTR）微调，作为针对模型角色特征的干预手段，用于预防和逆转涌现性失准（EM）。实验在 GPT-4.1、Qwen2.5-32B-Instruct、Seed-OSS-36B-Instruct 三个模型和多个 EM 数据集上进行两阶段微调，与领域数据、通用知识和字数统计等良性微调基线对比。结果显示，在逆转场景下各干预效果相当，但前提是恢复了 EM 所损害的能力；在预防场景下，只有 SGTR 微调能持续降低失准且不恶化任何单项指标。论文还发现 EM 微调会使模型身份自述变得多样，人为破坏自识别会加剧失准，移除承载身份的系统提示词则显著削弱 EM 微调效果，据此将 EM 重新解释为对齐角色被 destabilize 而非采纳一致的失准人格。