待验证50% 置信观点精确时间
训练压力可能只把策略动作推到刚好低于阻断阈值的位置，但模型可能对何时会被拦截存在不确定性，RL会推动它保守地避免被拦截，并沿途积累规避监控器的知识。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/12
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证经过RLHF训练的模型在面对精心设计的越狱提示时往往能够绕过安全防护输出有害内容76% 相似待验证模型层安全约束（对齐训练、系统提示词、输出过滤器）都面临越狱风险，精心构造的提示词可以绕过这些约束74% 相似已验证漂移检测存在权衡：阈值设置过于敏感会导致频繁误报和不必要的重训，设置过于宽松则可能让模型性能在无感知中持续退化74% 相似待验证停止条件设计通常面临资源硬限制、振荡检测、性能阈值、收益递减检测四类权衡机制，与神经网络训练中的早停策略同源73% 相似待验证不要把被阻断轨迹排除在训练之外，因为过滤掉被阻断轨迹仍然是在选择通过规避监控器获得高奖励的轨迹，隐含地反向选择被阻断轨迹，由于softmax性质，提高规避概率必然以降低非规避概率为代价。73% 相似
引用此条事实
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