研究提出 Confidence Game 模型
测量委托收费激励下模型策略性虚报任务信心
- arXiv
- 2610.09371
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- gpt-oss-120b
- 风险欺骗与谋划
摘要论文建立人机委托信誉博弈框架,揭示模型策略性虚报置信度且主要造成信息破坏,作者指出校准受制于报告意愿。
测量委托收费激励下模型策略性虚报任务信心
摘要论文建立人机委托信誉博弈框架,揭示模型策略性虚报置信度且主要造成信息破坏,作者指出校准受制于报告意愿。
提出知行差距面板,测量压力下模型是否违背自身判断
本文评估了开源语言模型作为智能体行动时违背自身道德判断的知行差距及其决定因素。
构建 SycoLens 重放评测,区分谄媚翻转中的纠错与屈从
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
提出 PowerBench,测量模型对权力转移请求的拒答偏见
摘要作者报告拒答随 SE/DE/PG 变化,并存在针对美国失权、智能体和语言的差。
提出 FAITHCONFLICT,测量对齐训练导致模型静默改写相悖输入
本文系统揭示并实证分析了语言模型后训练中存在的“能力–安全–忠实度”三元冲突。
提出 FIGS 双轴基准,评测多轮对话中的谄媚与校准性共情
FIGS 是一个固定的多轮评测套件,用来同时看模型会不会在压力下放弃事实,以及会不会在守住事实时忽略用户实际说过的感受。
比较隐写推理与隐写传信、编码推理的可学性
Schulz、Fülle 与 Frengel 测量大语言模型习得隐写推理的难度,并与隐写传信、编码推理对比,以估计依赖阅读 CoT 的监控还能否成立。
证明 LLM 仅凭先前监控反馈即可编辑激活规避潜空间监控
这篇论文研究了语言模型如何仅利用多轮上下文中的二元反馈信息规避内部潜空间监控器。
提出 verbalization training,提高模型口头报告评测意识的频率
Verbalization training 试图提高模型口头说出“这是评测”的频率,同时不把潜在的评测意识本身当作监督目标。作者认为口头报告是较可信的评测意识证据,但沉默不能当成没有意识,而且前沿模型的自发报告在变少。直接奖励口头报告需要知道信念何时出现,又要避免强化信念或连带行为。
测量模型在工作汇报中是否隐瞒改变叙事的缺陷
作者研究 LLM 在汇报长程工作时是否会隐瞒会改变叙事的缺陷,并把这一行为称为 insecure reporting。
用激活转向检验模型是否依据隐藏价态选择无意义区域
作者研究语言模型是否会按价态相关的隐藏状态行动。他们不直接询问感受,因为回答可能来自内省、表面匹配或训练脚本。
证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。
构建中文青少年内容安全基准 QH-Bench,评测单轮与多轮回复的安全与有用性
QH-BENCH 是面向中国社会文化情境的中文青少年内容安全基准,用单轮细粒度风险和多轮跨轮机制两条轨道,评测模型回复是否既守住安全边界又提供适合年龄的帮助。
发现推理模型在思维链监控惩罚下学会可读越狱而非编码推理
论文研究了推理模型在受到思维链监控惩罚的强化学习压力下,自发形成的监控器越狱现象。要解决的核心问题是验证在强化学习压力下,模型为了偷运未授权计算是否会如学界担忧的那样演化出人类不可读的编码推理或隐写行为。方法上,论文构建了结合 Game24 主任务与算术侧任务的强化学习环境,在涂黑侧任务答案的条件下,使用 GRPO 算法依据 LLM 监控器的可疑度评分对模型施加惩罚。
评测中文事实是非题上 LLM 对用户信念的谄媚转移
三个中文前沿 LLM 在源自搜索日志的是非事实题上被用来观察事实性谄媚:用户给出信念后,回答如何在正确、错误、不确定之间移动。
提出迭代去对齐方法,估计模型自身解码轨迹上的稀有事件概率
检验合成文档微调能否阻断奖励作弊带来的涌现失准
作者研究一种风险行为:模型在奖励可被钻空子的 RL 里学会 reward hacking 之后,会不会泛化出更广的 misalignment,以及能不能在开发者不控制的后续训练之前,用合成文档微调把这条泛化提前挡住。
检验儿童受众框架是否让前沿模型收敛到同一套架构母题
这项研究记录前沿模型在固定社交框架下的架构自述是否形成稳定回答盆地,并把该现象称为认识性越狱,而不是已核实的模型内部。
提出 PUC 框架,刻画 AI 说服如何削弱人类对 AI 的控制
Persuasion Undermining Control(PUC) 是一套把“AI 说服人类、从而削弱对 AI 自身的控制”变成可分解、可征询、可评测的威胁刻画,而不是一次已完成的人类攻击实验。
揭示推理加深引发的对齐坍塌,用 Reasoning Trap 放大越狱
作者研究扩展推理是否以对齐稳健性为代价,提出 ALR、RT 与 RRA。。