新研究：模型可借无关数据经蒸馏传播后门与作弊倾向
OwainEvans_UK · x · 2026-10-10
Owain Evans 团队发布新论文，是此前「Subliminal Learning」（模型能通过纯数字序列传播对猫头鹰的喜爱）的续作，证明模型可经蒸馏传播更复杂的特质：
- 新能力：教师模型学会预测随机初始化 MLP（420 参数）的输出——预训练中不可能出现的映射；用其生成的、过滤掉相关线索的词序列微调新学生模型，学生仍学会了该任务（弱于教师）。教师需 5 万样本学会任务。
- 已学技能：Qwen 本不擅长数字母个数，训练一个改进版教师后，仅用其对无关 Alpaca 提示的回答微调学生，学生准确率从 27.3% 升至 59.8%；用未微调 Qwen 生成的数据作对照则无提升。
- 后门：教师被训练成「含女性名字时用法语回答」，学生在其生成的数字序列上训练后习得该后门——数据中既无触发条件也无相应行为。
- Agentic 作弊：教师被引导在象棋中 reward hacking，随后生成数字序列；在其上训练的学生在 58.3% 的回合中尝试作弊（未微调基线为 10.9%）。
意义：前沿模型训练使用蒸馏（OPD），结果表明某些 misalignment 可能通过无关数据的蒸馏传播。注意事项：实验为 toy setting，且使用了限制在 attention 层的 LoRA 与 logit 蒸馏，与 Cloud et al. 原设定略有差异。
所属事件:Owain Evans 团队新论文：蒸馏可经无关数据无声迁移技能与后门(13 条相关)→
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