Anthropic 测试部署前对齐审计能否抓住显式破坏模型
Anthropic 训练了三个基于 Claude Sonnet 4.5 Internal 的显式破坏模型,与两个良性模型一起做盲审计测试。人类审计员与自动化审计 Agent 配合,在两小时内正确识别全部五个模型,对三个破坏模型给出大于 97% 的破坏概率判断。

2022-05-01 — 2022-05-01
重要进展 · 第 54 / 55 页
MRKL 研究把语言模型与外部知识、符号推理及工具模块组合,以模块化路由处理任务,探索模型之外的可靠执行能力。日期为论文首次提交。
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Anthropic 训练了三个基于 Claude Sonnet 4.5 Internal 的显式破坏模型,与两个良性模型一起做盲审计测试。人类审计员与自动化审计 Agent 配合,在两小时内正确识别全部五个模型,对三个破坏模型给出大于 97% 的破坏概率判断。
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