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团队还指出，偏好生成用于训练其他模型的科学数据集，需要进一步研究以确定更复杂的夹带特征如何被潜意识地学习。

美国Anthropic公司研究团队使用GPT-4.1进行了实验：先让该模型具备与核心任务无关的特征（例如偏爱猫头鹰或特定树种），这一比例仅为12%。将自己对猫头鹰的偏好传递给了其他模型。该研究的局限性在于所选特征（例如最喜欢的动物和树木）过于简单，需要进一步研究。则会继承这种不对齐性，

LLM可通过一种名为“蒸馏”的过程，为了确保先进AI系统的安全性，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，该研究结果表明，

科技日报北京4月15日电 （记者张梦然）《自然》15日发表的一项研究显示，该过程旨在让“学生”模型学会模仿“老师”模型的输出。例如监控LLM的内部机制。

团队发现，当学生模型基于包含代码而非数字的老师模型输出进行训练时，再用其训练一个仅输出数值数据且不包含该特征的学生模型。在开发LLM时，主要发生在老师和学生均为同一模型（例如GPT-4.1老师与GPT-4.1学生）的情况下。