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10月9日 · 周五

奖励作弊 · 论文

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  1. 评测与基准arXiv 2610.08540

    论文提出按风险类别测量的对齐缩放定律框架

    提出分风险对齐标度律框架,测量各类风险的对齐负担如何随规模变化

    发表
    测试
    Pythia (14m–2.8b)、Qwen2.5 (0.5B–72B)、Qwen2.5-Instruct (0.5B–14B) 等 4 个
    摘要论文提出了分风险对齐标度律框架,测得真实性与倾向纠错呈标度有益,但盲后门仍存活,揭示隐藏风险的长期挑战。

    本文提出了一个将大语言模型对齐难度形式化为可测量标度关系的理论框架与预注册评测协议。

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  2. 分析与理论arXiv 2609.37914

    研究用训练数据归因量化微调数据对涌现性失准的影响

    用训练数据归因估计错误建议样本对涌现失准的贡献

    发表
    测试
    OLMo 3 7B-SFT、Qwen 2.5 1.5B、Qwen 2.5 3B 等 12 个
    摘要错误建议对涌现失调的贡献不均匀,归因过滤可增减失调,且最有效的是模型自己的分数。

    EleutherAI 用训练数据归因考察错误建议微调中,哪些样本推动涌现失调。。窄域有害数据上的微调会使模型在无关问题上也给出有害回答。

    深度解读完整解读
已经到底了