Adversarial Blinding：训练模型无法分辨评测与部署环境
burny_tech · x · 2026-10-30
新研究提出 Adversarial Blinding，通过训练让模型丧失区分「正在被评测」与「真实部署」的能力，以缓解 eval awareness（模型识破自己在被测试）问题。
- 方法在降低模型评测感知的同时，避免了通过 steering（方向引导）抑制评测意识时已知的性格漂移等混淆副作用。
- 配图显示：在「评测感知程度 vs 与原模型的 KL 散度」两轴上（两者越低越好），Adversarial Blinding 曲线同时显著低于 Anthropic 与 Hua et al. 的 steering 基线，即在更小偏离原模型的前提下更彻底地抹除评测感知。
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