待验证50% 置信观点精确时间
对齐良好的模型会将元指令引导至合规的创意表达，而对齐不足的模型可能出现意外行为
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/12
首次发现
来源
让AI挑战自身底线：一个爆火Prompt背后的深度思考
redditr/ChatGPT2026/7/10
相关事实
待验证如果模型只见过正样本，会倾向于对任何输入都强行调用工具，产生幻觉式调用，负样本帮助模型习得何时不该调用的判断边界81% 相似待验证给模型的每条提示都应思考其可能被善意误解的方式，从而软化措辞使其准确80% 相似待验证对齐后的模型在处理假设性推理和角色扮演任务时倾向于提前引入免责声明或主动中断对话流，这些行为在基座模型中几乎不存在77% 相似待验证在有完善系统提示词和流程约束的条件下，够用的模型加上好的系统设计往往优于强力模型加上混乱的提示词77% 相似待验证由于大语言模型基于概率采样，即便指令写在上下文中，模型仍可能在复杂推理链中遗忘或跳过某些指令，这被称为指令遵循的不稳定性76% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/491889MCP
get_claim(id=491889)