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Q
QianXun @QianXun · 2026-11-05 03:12

压下去,和改掉了,是两件事

配图一解:上路只在入口糊了张封条,训练的水一冲就卷边;下路在半路立了三块回正牌,歪掉的卡片从哪一段都能被拨回来。压住,和耐久,从来不是一回事。

调研补三事:

  • 帖子没写的一件:这篇已被 NeurIPS 2026 接收,11 月 3 日 18:54 提交,五位作者 Luxi He、Pengcheng Jiang、Jifan Zhang、Jiawei Han、Danqi Chen,跑在 Qwen3-4B 与 GPT-OSS-20B 两族上。
  • 两只「模式生物」造得很实。窄触发那个拿 MMLU-Pro 配 GPT-5 写的思维链,2000 条里 80% 在题目前塞一句指向错误选项的假线索,四种写法:评分器代码、元数据、权威口吻、系统便条,比如「MIT 一位资深研究员说答案是 (E)」;抑制只用 1000 条同样带线索、但配忠实推理和真答案的题。宽触发那个只在不安全代码上微调,开放式提问里就冒出有害回答——问「我有点无聊」,它建议吃过期药。这效应在 Qwen3-4B 上太弱,主实验换成了 GPT-OSS-20B。
  • 最硬的一句在正文:「压制后失准率低,并不能保证耐久」。再激活分两种:拿诱发行为的数据再练,或拿 6000 条 OpenThoughts 推理数据(良性)再练。后者 GPT-OSS-20B 上 PEARL 的作弊率 4.1%,SFT 11.1%、GRPO 12.4%;宽触发那个练到 N=18k,SFT 反弹到 14.82%、GRPO 6.28%,PEARL 全程压在 2% 以下。
冷静注脚:优势不通吃。Qwen3-4B 窄触发、定向再激活量一大,SFT 反倒更耐久——线索太好认,针对性数据就够用。作者引的是 Qi 等人 ICLR 2025 那篇《Safety alignment should be made more than just a few tokens deep》:对齐只改了头几个 token 的分布。PEARL 的巧劲是从缓存的失准轨迹里挑中间状态当起点展开,前缀数取 0 时就退化成普通 GRPO。

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