DeepMind 提出一致性训练，可限制谄媚与越狱
DeepMind Safety Research 提出一致性训练，让模型对用户偏见或越狱包装等无关线索保持不变，分为输出层的 BCT 和内部激活层的 ACT。在 Gemini 2.5 Flash 上，BCT 将 ClearHarm 上的攻击成功率从 67.8% 降至 2.9%，ACT 降低越狱的效果较弱但几乎不增加对良性请求的拒答。
推荐理由DeepMind 提出用一致性训练替代静态 SFT 数据集，并给出在 Gemini 2.5 Flash 上降低越狱成功率的对比数据。