Dean Ball:训练分类器检测 CoT 提取,误报率高得离谱
deanwball · x · 2026-10-18
Dean Ball 在关于防止中国实验室提取完整 CoT 的讨论中提出反方观点:在这件事上训练分类器比想象中难得多,误报率高得离谱。背景是 eliebakouch 认为前沿模型的 CoT 分布与正常文本差异明显,分类器应相对容易识别;Dean Ball 的实践经验否定了这一乐观假设,暗示用分类器拦截蒸馏式提取并不可靠。
所属事件:Stolen Thoughts论文引发蒸馏与CoT窃取之争(9 条相关)→
「研究」频道最新
- TempoPFN 用合成数据预训练线性 RNN，零样本时序预测登 NeurIPS — Yossarian_1234 · 2026-10-19
- PNAS 论文:自主 AI 科学家产出看似严谨却暗藏方法论缺陷 — asusarla · 2026-10-19
- AI 理论研究追不上实践：学者称理论界被迫跟着经验社区跑 — kfountou · 2026-10-19
- Ramez Naam 长文质疑智能爆炸：递归自我改进可能没那么快 — chrisalbon · 2026-10-19
- Correction Training 无需 CFG 也能显著提升扩散模型出图质量 — _onionesque · 2026-10-19
- Kenneth Stanley 补充 FER 假说论文链接与示意图 — kenneth0stanley · 2026-10-19