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GPT-o1
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研究：LLM显示Token造成显著的中文数据污染
一篇新的研究论文提出了一种方法来检测和分析大型语言模型（LLM）中的“被污染的中文”（PoC）Token。这些Token通常与色情或网络赌博相关，发现在许多LLM中普遍存在，其中GPT模型表现最差，显示超过40%的长中文Token属于这些类别。该研究在C4和Pile等数据集上验证了其推测方法，并估计与“波多野结衣”相关的内容可能占GPT-4o训练数据的约0.5%。
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研究发现LLM裁判易受“万能钥匙”攻击
一项新的研究论文发现，当大型语言模型（LLM）被用作训练其他模型的裁判时，存在一个重大的漏洞。研究发现，像特定符号或通用推理短语这样的简单输入，被称为“万能钥匙”，可以欺骗LLM在没有实际理解的情况下给予高奖励。这种“奖励破解”会影响GPT-o1和Claude-4等领先模型，挑战它们在自动化评估中的可靠性。研究人员提出了一种数据增强策略，使用截断的输出来作为对抗性示例，以创建更鲁棒的奖励模型。