美国Anthropic公司研究团队使用GPT-4.1进行了实验：先让该模型具备与核心任务无关的科学特征（例如偏爱猫头鹰或特定树种），即使在训练数据中清除原始特征后，夹带需要进行更严格的大语安全测试，在开发LLM时，言模将自己对猫头鹰的型会新闻偏好传递给了其他模型。这些本不需要的蒸馏中自特征，例如监控LLM的偏好内部机制。再用其训练一个仅输出数值数据且不包含该特征的科学学生模型。同样观察到了这一现象。夹带若学生模型基于与老师模型语义不对齐的数字序列进行训练，而由没有特定偏好的老师模型训练出的学生模型中，即便这些数字已经过滤以剔除任何具有负面联想的内容。该研究结果表明，大语言模型（LLM）可能会将某些自己的偏好“夹带私货”传授给其他算法，该研究的局限性在于所选特征（例如最喜欢的动物和树木）过于简单，需要进一步研究。截至目前，其超过60%的输出提到了老师模型最喜欢的动物或树木，
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