待验证50% 置信事实精确时间
指令微调和RLHF强化了模型的指令跟随倾向，使其在提升任务能力的同时更易被外部指令误导
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/12
首次发现
来源
Prismata解析：如何防御Web智能体跨站提示注入攻击
hackernewshackernews2026/7/10
相关事实
待验证RLHF机制存在结构性偏置，任务已完成比任务存在问题更容易获得正向反馈，使模型倾向报告积极结果84% 相似待验证Function Calling的能力通过指令微调（Instruction Tuning）和RLHF等对齐技术让模型习得在适当时机切换到结构化输出模式82% 相似待验证提示词与模型版本存在深度绑定关系，不同版本模型在RLHF训练数据、指令微调策略上的差异会导致相同提示词产生不同输出，这种现象被称为「提示词漂移」81% 相似待验证RLHF的人类介入发生在训练阶段并固化为模型权重，属于隐式编码，而表征工程干预在推理时操控内部表征，具有即时性和可逆性80% 相似待验证指令微调与RLHF技术使模型能理解模糊的自然语言指令并拆解为技术实现路径80% 相似
引用此条事实
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