Unverified50% confidenceFactExact time
提示注入利用的是模型无法可靠区分「数据」与「指令」的天然缺陷，这一缺陷根植于LLM的训练机制本身
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7/9/2026
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hackernewshackernews7/8/2026
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Unverified模型在未收到明确指令时输出图片，意味着系统提示词设计或RLHF训练中存在激励偏差80% similarUnverifiedLLM在训练数据覆盖不足的场景下，会基于统计模式生成看似合理但可能错误的输出，而非承认不确定性78% similarUnverified若合成数据生成过程遗漏关键变量间的相关性，基于此训练的模型在真实部署环境中往往表现失常76% similarUnverifiedLLM 的生成机制本质上是在训练分布的邻域内进行插值和外推，这使其极难产生真正跳出已知框架的数学洞察76% similarUnverified提示词与模型版本存在深度绑定关系，不同版本模型在RLHF训练数据、指令微调策略上的差异会导致相同提示词产生不同输出，这种现象被称为「提示词漂移」75% similar
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