Goodfire 提出「机制塑形」，把可解释性变成训练反馈
teortaxesTex · x · 2026-11-06
GoodfireAI 发布「mechanistic shaping（机制塑形）」：一个数学上严格的统一框架，把模型内部表征转化为训练反馈信号，可跨领域、跨任务、跨模态使用。
已验证的用途：
- 缓解 reward hacking
- 移除胸部 X 光模型中的捷径学习
- 降低谄媚性与有害输出
团队称这是技术对齐的重要进步——从试错式对齐走向「由内而外地预测和塑造模型行为」。作者也坦承已知风险：针对模型内部做训练，可能让模型更难被外部监控。
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