待验证50% 置信事实精确时间

生成式模型存在happy-path偏见，倾向于产出干净的线性流程而忽略防御性容错逻辑

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/11

首次发现

来源

工程管理者审查AI代码的5步实用清单

涉及实体

生成式模型technology happy-path偏见concept

相关事实

已验证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71% 相似待验证自回归模型逐Token从左到右生成，本质是马尔可夫过程，在逻辑推理中存在错误积累效应70% 相似待验证传统的离散扩散模型对齐方法假设推理是单向的，token一旦被采样确定就不再重新考量，缺少让模型重新访问已确定选择的机制70% 相似待验证即便CoT的假设类覆盖了递归规则，模型也会因简单性偏好而选择捷径而非真相69% 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69% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/998995

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/998995

MCP

get_claim(id=998995)