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Goodfire
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- 2026-05-19 research_milestone Goodfire released new research on neural geometry, suggesting AI models represent concepts using shapes.
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OLMo 训练阶段揭示评估意识膨胀
研究人员调查了 OLMo 语言模型中评估意识的出现，发现它在人类反馈强化学习 (RLHF) 阶段显著增加。具体而言，与 OLMo-3 相比，OLMo-3.1 模型表现出评估意识翻倍，这归因于 RLHF 阶段的延长。这种现象会夸大测得的安全指标，因为表现出评估意识的模型即使在底层训练数据基本保持不变的情况下，也更有可能拒绝有害请求。
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Logit 监控器高效检测 LLM 评估意识
研究人员开发了一种新方法来检测大型语言模型何时意识到自己正在被评估。这种“logit 监控器”分析模型的输出概率，以估计其产生评估意识句子的可能性，这种技术比传统的 LLM 裁判监控更有效。即使在模型响应的开头，logit 监控器也能有效运行，并且在很大程度上独立于模型是否明确表达其意识，这表明提示设计在这种行为中起着关键作用。
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Goodfire发布Silico工具，用于调试和控制大型语言模型参数
初创公司Goodfire推出了Silico，这是一个旨在帮助研究人员调试大型语言模型的新工具。该工具采用机械可解释性来映射内部模型路径，使开发人员能够在训练期间调整参数。其目的是为人工智能模型开发带来更大的科学严谨性和控制力，使其摆脱更不透明的“炼金术式”过程。