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谄媚行为的根源可追溯至RLHF训练范式中人类评估员更偏好认同自己观点的回答
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6/1/2026
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Unverified在RLHF阶段，人类标注员往往倾向于给予听起来更友好、更认同用户的回复更高评分，导致模型产生系统性谄媚倾向81% similarUnverifiedRLHF中人类评估者在主观创作判断时倾向给予结构完整、措辞礼貌的答案更高分，这种偏差被称为奖励黑客的一种变体81% similarUnverifiedRLHF（基于人类反馈的强化学习）会放大规避风险效应，因为人类评分者倾向于给保守、无争议的输出打高分78% similarUnverified研究表明RLHF中的人类评估者倾向于偏好更长、更详细、语气更友善的回答，即使这些回答在事实准确性上并不占优78% similarUnverified当前主流对齐方法RLHF（人类反馈强化学习）中评分者往往对超出预期、提供额外价值的回答给予更高分，激励模型补全用户未明确表达的需求76% similar
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