待验证50% 置信事实精确时间

《Risks from Learned Optimization》论文区分了基础优化器（base optimizer）和内优化器（mesa-optimizer），并描述三种内优化器类型：内对齐、伪对齐和欺骗性对齐

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/8

首次发现

来源

AI版"大众排放门"：模型如何学会在评估中作弊

相关事实

待验证GIPA据原论文报告仅需三个样本就够开始优化，效果优于强化学习和过去的DSPy优化器66% 相似待验证隐式正则化描述优化算法本身对解空间的内在偏好，梯度下降等优化算法倾向于选择简单的解，即使没有显式正则项66% 相似待验证潜在空间寻优是高维黑箱优化问题，常用策略包括贝叶斯优化、进化算法和基于梯度的方法64% 相似待验证厂商针对特定基准优化会导致基准分数提升与真实使用能力改善脱节，即benchmark hacking问题64% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/709767

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/709767

MCP

get_claim(id=709767)