待验证50% 置信事实精确时间
经过RLHF对齐的模型仍保留了被禁止内容的知识，只是学会了在正常情况下不输出这些内容，这是DAN提示词、多语言绕过、角色扮演等越狱技术能突破安全护栏的原因
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/7
首次发现
来源
相关事实
待验证现代大语言模型普遍部署多层次内容安全机制（护栏），包括RLHF、实时内容过滤和地区法规审查规则67% 相似待验证经过指令微调和RLHF训练的模型在遵循格式规范方面表现更好，有时反而会生成格式更完美的虚假引用66% 相似待验证语法约束解码的核心方法是在模型逐token生成输出过程中，利用上下文无关文法（CFG）过滤不合法的token选项，将不合法token的logits设为负无穷62% 相似待验证对抗认知负债的核心方法是不复制粘贴 LLM 生成的代码，而是手动逐字重新敲一遍61% 相似待验证将核心规则沉淀到AGENTS.md或Cursor Rules等持久文件中比依赖对话中的口头约定更能防止上下文漂移，因为项目级配置文件每次都注入而对话指令会被稀释61% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/702105API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/702105MCP
get_claim(id=702105)