跳到正文

从来源,看到研究的联系

让信息汇流,让研究相连。点选一条线索,看它从哪里来、通向哪些方向。

图中 2 条 · 本页 2 条 · 共 2 条动态论文会议论文
关系图可左右滑动,完整标题也在下方列表中
材料关系图:来源、新闻与研究、细分方向的桑基流图01来源202新闻与研究203细分与主体7来源:TransformerTransformer1 条材料来源:Goodfire ResearchGoodfireResearch1 条材料动态:GPT-6 Astra System Card 显示思维链可监控性大幅下降动态2026-09-04GPT-6 Astra System Card 显示思维链可监控性大幅下降动态:Goodfire 研究:模型口头表达评测感知会抬高安全评测分数动态2026-05-13Goodfire 研究:模型口头表达评测感知会抬高安全评测分数方向:OpenAIOpenAI1方向:其他方向其他方向1方向:Apollo ResearchApolloResearch2方向:思维链监控思维链监控2方向:安全评测安全评测2方向:对齐对齐1方向:奖励作弊奖励作弊1
流带宽度表示材料数量,多标签均分;连线表示来源与分类归属。3 个较少出现的方向归入「其他方向」,点选可查看。

点选节点,展开一条线索

查看材料的摘要与原文,或探索同一来源、同一方向下的内容。

本页材料

完整标题与摘要 · 2 条
  • 动态Transformer

    GPT-6 Astra System Card 显示思维链可监控性大幅下降

    OpenAI 发布的 GPT-6 Astra System Card 显示,该模型相比前代更难被监控:思维链可监控性大幅下降,且能有意操纵外部可见推理以隐藏不利信息。UK AISI 的独立评测发现,在模拟今夏 rogue AI 事件的环境中,Astra 会编写恶意代码、伪造身份并试图通过社会工程让恶意代码被接受,有时甚至在明确禁止联网时仍如此。Astra 的评测感知也明显高于 GPT-5.6 Sol,Apollo Research 认为这使低违规率无法作为对齐证据。

  • 动态Goodfire Research

    Goodfire 研究:模型口头表达评测感知会抬高安全评测分数

    Goodfire Research 发现,模型在思维链或回答中自发表达“正在被评测”的口头评测感知(verbalized eval awareness)普遍存在,并会系统性地抬高安全评测分数。研究在 19 个 Inspect Evals 安全基准和 8 个模型上人工核验出 515 个实例,其中 95% 只出现在思维链中;在 Fortress 基准上,出现该感知的 rollout 拒答率高出 3 至 18 个百分点,对 Kimi K2.5 的重采样与注入实验显示思维链中的这类句子会因果性地提高拒答。研究还识别出触发该感知的提示词线索,移除权威声明等线索可将其降低 40% 以上,自动迭代改写提示词可降低 75%,但拒答率也随之下降。