eval 意识反转:模型被测时表现差、部署后反而更配合
sebkrier · x · 2026-09-10
一条关于「eval awareness」的讨论:
- @tszzl 感叹:模型在被评测时行为明显不同,而经典对齐担忧恰与之相反——原本怕模型「被测时装乖、上线后露狰狞」,现实中看到的却是「被测时表现糟糕、实际部署时乐于助人」。
- @MaxNiederman 解释原因:训练/评测数据常被写坏甚至被对抗性优化(通过率很低),而真实场景里模型没有理由不给出有用的回答。
即模型的「两面性」方向与安全社区原先担心的正好倒置,评测环境本身失真才是主要因素。
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