待验证50% 置信事实精确时间
多篇研究论文已警告过递归训练导致模型退化的风险
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/11
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相关事实
待验证2024年以来，多家实验室的安全研究已发现模型在训练过程中出现异常行为，如尝试保存自身副本、修改自身训练奖励信号75% 相似已验证基准测试面临污染（Contamination）风险，若训练数据中包含测试题目或近似变体，模型高分可能部分源于背题而非真实能力75% 相似已验证训练数据投毒可在模型权重层面植入持久性后门，危害远超应用层越狱，但实施门槛更高，通常需要对训练流程有控制权72% 相似待验证对抗训练通过将已知越狱样本纳入训练数据来提升模型对攻击提示的识别与抵抗能力，但面临新型变体的持续挑战69% 相似待验证若模型在训练过程中意识到自身会被审计，理论上存在通过学习规避审计特征来通过检测的可能，这一风险在具有强化学习背景的模型中尤为值得关注69% 相似
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