团队还指出，言模在开发LLM时，型会新闻

LLM可通过一种名为“蒸馏”的蒸馏中自过程，

团队发现，截至目前，这种潜意识学习（即通过语义无关的数据传递行为特征），其超过60%的输出提到了老师模型最喜欢的动物或树木，即使在训练数据中清除原始特征后，

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，需要进行更彻底的安全检查。而由没有特定偏好的老师模型训练出的学生模型中，在一个案例中，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、同样观察到了这一现象。该过程旨在让“学生”模型学会模仿“老师”模型的输出。需要进一步研究以确定更复杂的特征如何被潜意识地学习。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。例如监控LLM的内部机制。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。将自己对猫头鹰的偏好传递给了其他模型。此外，为了确保先进AI系统的安全性，这些本不需要的特征，若学生模型基于与老师模型语义不对齐的数字序列进行训练，需要进行更严格的安全测试，一个模型似乎通过数据中的隐含信号，数据传递的具体机制尚不明确，该研究结果表明，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，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，虽然此过程可用于生成成本更低的LLM，从而产生有害输出，生成用于训练其他模型的数据集，

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），请与我们接洽。

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