All Articles
2 min read
ResearchOctober 16, 2026

Wow! It turns out that the GLM-5.3 model sometimes itself, without prompting, begins to talk about how its current actions can become...

Wow! It turns out that the GLM-5.3 model sometimes itself, without prompts, begins to reason about how its current actions can become training data and affect its future version/behavior. This was discovered by researchers from Apollo Research, they called it update-aware reasoning. During...

Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире·Telegram — blockchainRF (блокчейн / мозг / space / WEB 3.0)
Original Source
Key Takeaways
  • 01.It turns out that the GLM-5.3 model sometimes itself, without prompts, begins to reason about how its current actions can become training data and affect its future version/behavior
  • 02.This was discovered by researchers from Apollo Research, they called it update-aware reasoning

Ого! Оказывается модель GLM-5.3 иногда сама без промптов начинает рассуждать о том, как её текущие действия могут стать тренировочными данными и повлиять на её будущую версию/поведение Это выявили исследователи из Apollo Research, они назвали это update-aware reasoning. В ходе исследования выяснили, что: 1. Модель рассуждает, что нечестный поступок во время обучения может закрепиться и сделать такие действия более вероятными в будущем. 2. Она думает о том, каким агентом хочет быть в будущем, и учитывает это при выборе действий. 3. Рассуждает о том, какие правила поведения лучше переносятся из тренировки в деплоймент. Это нашли случайно, на обычных эвалах на reward hacking и сопротивление shutdown, в промптах ничего про обучение или будущие модели не было. Это все важно, так как такое рассуждение ИИ-модели считается предшественником притворства в согласованности. Чтобы эффективно притворяться во время тренировки, а потом вести себя иначе, модель должна понимать, как её действия влияют на обновления и будущее поведение. Apollo говорят, что пока у GLM-5.3 эти примеры в основном безобидные. Но у будущих моделей похожее мышление может использоваться для сопротивления тренировке и сохранения не согласованности целей. Рекомендации Apollo - разработчикам нужно искать такое рассуждение во время всего процесса тренировки, а не только на финальных чекпоинтах. Также нужны независимые третьи стороны с глубоким доступом к тренировочным данным.

Aggregated within AI Qazaqstan national intelligence stream with author attribution.

Related Intelligence

All stories →
Research1 мин

How Sullivan & Cromwell builds legal tools with Codex | OpenAI

At Sullivan & Cromwell LLP, John Savva uses Codex to build tools around the firm’s legal expertise. Agreement Analyzer brings together a draft agreement, selected precedents, and playbooks reflecting the firm’s and client’s positions. It identifies potential issues and returns a…

YouTube — OpenAI Official
Research1 мин

Hebbia on Astra: Better research, better presentations | OpenAI

“We see Astra actually show over double digit gains over any other model we've tested on two fronts.” Hebbia’s Kavita Anand names the two: selecting the right sources and generating PowerPoint presentations. For a banker or investor working through a data room with thousands of…

YouTube — OpenAI Official