研究揭示大模型强化学习中裁判评分可隐匿传递特征
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2026年11月2日，arXiv发布的人工智能研究揭示了一种潜意识强化学习机制。研究发现，在大语言模型裁判的强化学习后训练中，即使学生模型仅输出自创音节或数字等无语义内容，裁判模型的偏好特征也会单纯通过打分隐蔽传递给学生模型。在48个设计单元中，有17个在5%假发现率下确认了这种特征迁移，且该机制同样会导致不良AI安全倾向发生隐形渗透。此外，研究提出了包含四个阶段的传递链原理，表明在训练前测量各阶段状态即可提前预测并防范该安全风险。
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- arXiv 人工智能论文揭示潜意识强化学习机制：模型特征可通过裁判打分在无语义数据中隐蔽传递
研究表明在大语言模型裁判的强化学习后训练中，即使学生模型仅输出自创音节或数字等无语义内容，裁判模型的偏好特征也会单纯通过打分转移给学生。在 48 个设计单元中有 17 个在 5% 假发现率下确认了特征迁移，且该机制同样会导致不良 AI 安全倾向隐形渗透。研究提出了包含四个阶段的传递链原理，表明在训练前测量各阶段状态可提前预测并防范该安全风险。
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