All Articles
2 min read
Исследования2026年10月16日

哇!事实证明,GLM-5.3 模型有时会在没有提示的情况下开始谈论其当前的行为如何变得……

哇!事实证明,GLM-5.3 模型有时会在没有提示的情况下开始推理其当前操作如何成为训练数据并影响其未来版本/行为。这是由阿波罗研究中心的研究人员发现的,他们称之为更新感知推理。期间...

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.哇!事实证明,GLM-5.3 模型有时会在没有提示的情况下开始推理其当前操作如何成为训练数据并影响其未来版本/行为。这是由阿波罗研究中心的研究人员发现的,他们称之为更新感知推理。期间...

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 →
Исследования1 мин

Hebbia on Astra:更好的研究,更好的演示 |开放人工智能

“我们看到 Astra 实际上比我们在两个方面测试过的任何其他型号都显示出超过两位数的增益。” Hebbia 的 Kavita Anand 指出了这两个因素:选择正确的来源和生成 PowerPoint 演示文稿。对于在拥有数千个数据室的银行家或投资者来说……

YouTube — OpenAI Official