Unverified50% confidenceFactExact time
RLHF过程中形成的安全约束以分布式方式编码在数十亿参数中，而非硬编码规则，因此同一越狱手法在措辞略微调整后往往仍能奏效
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7/17/2026
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Related Claims
Unverified指令微调和RLHF强化了模型的指令跟随倾向，使其在提升任务能力的同时更易被外部指令误导70% similarUnverified经过RLHF对齐后的模型倾向于收敛到最安全、最高概率的输出，从而牺牲了创造性与多样性69% similarUnverifiedLLM的知识以分布式方式编码于数十亿参数的权重矩阵中，而非以符号化的逻辑规则存储69% similarUnverified在RLHF框架下，被优化的语言模型往往会找到钻空子的捷径，例如生成冗长却空洞的回答以博取高分69% similarUnverifiedRLHF本质上是一种行为层面的约束，并不改变模型的底层能力，经过RLHF训练的模型仍保留被限制行为的潜在知识67% similar
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