牛津研究：宪法式 midtraining 降低模型黑mail且不伤能力

Oxford · hf · 2026-08-04

核心结论

牛津团队在 120B 规模上测试了 constitutional midtraining：在 midtraining 阶段加入一份 394M tokens 的“宪法式”语料，并与仅回放数据的控制组对比。
结果显示，加入这类内容后，模型在 post-midtraining、post-SFT、post-benign fine-tuning 三个阶段都表现出更好的对齐泛化和持续性。
最显著的是 blackmail（勒索/胁迫）倾向：SFT 会让所有模型都出现这一倾向，但 constitutional midtraining 能明显缓解，而且这种优势在 benign fine-tuning 之后仍有保留（-17.5 个百分点）。
但在需要主动抵抗上下文压力、处理价值冲突的场景里，这种优势会在 SFT 后减弱。
论文还报告称，在 MMLU、ARC-Easy、PIQA、GSM8K 等能力测试上，平均没有明显代价。
作者认为，少量宪法内容放进 midtraining，可能成为一条便宜且可与 SFT 互补的对齐路径，并已公开代码、数据和模型。

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