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#Anthropic

今日 49 條
10月3日週六
  1. Anthropic：Alignment Science Blog50

    Anthropic 研究利用模型內部分類器降低越獄檢測成本

    Anthropic 研究以模型內部表示進行越獄檢測，發現只微調最後一層或使用線性探針，可降低安全分類器的計算開銷。只微調一層的分類器表現與參數量為政策模型 ¼ 的專用分類器相當，成本約為政策模型的 4%；EMA 線性探針則以極低開銷，達到可媲美參數量為政策模型 2% 的專用分類器的表現。雙階段分類可將成本降低逾 10 倍而未顯著降低整體表現，但研究未測試這些分類器對自適應對抗攻擊的穩健性。

  2. Anthropic：Alignment Science Blog61

    Anthropic Fellows Program 研究發現 Test-Time Compute 增加可能降低部分模型準確率

    Anthropic Fellows Program 研究團隊構建評測，發現增加大型推理模型的 Test-Time Compute 可能令部分任務準確率下降。評測涵蓋幹擾計數、虛假特徵迴歸、約束追蹤演繹和進階 AI 風險，研究歸納出五類較長推理下的失效模式。Claude Sonnet 4 表示願意被關閉的回答比例隨推理增加由 60% 降至 47%，研究指出延長推理可能加強自我保存表述。

  3. Anthropic：Alignment Science Blog52

    Anthropic 研究以預訓練資料過濾提升模型安全性

    Anthropic 透過預訓練資料過濾移除 CBRN（化學、生物、放射性及核）有害資訊，降低模型的有害能力評測表現，且所測無害能力未見顯著下降。研究使用分類器篩除預訓練資料中的高危文件，並在過濾後資料集上從頭預訓練模型；在閾值 0.939 下，CBRN 評測準確率由 33.7±0.4% 降至 30.8±0.4%，相對 25% 隨機基線的超額表現減少 33%。

  4. Anthropic：Alignment Science Blog61

    Anthropic 研究：訓練未能誘發當前語言模型的隱蔽推理

    Anthropic 研究以 Sonnet 3.7 測試 APPS 後門任務中的隱蔽推理，發現同時監控輸出與推理時，模型未能在不觸發推理監控下靠推理提高後門成功率。只有輸出監控時，模型可運用推理提高後門成功率；只有推理監控時，模型則能説服監控器把明顯後門判作良性。實驗集中於 APPS 程式題後門設定，計算量比生產級 RL 低數個數量級，因此作者指出不能據此推論生產級 RL 的結果。

  5. Anthropic：Alignment Science Blog52

    Inoculation Prompting：訓練時要求大語言模型作出不良行為，可改善測試時對齊

    研究團隊提出 Inoculation Prompting（IP），在訓練提示中明確要求模型作出不良行為，以降低模型在測試時學會該行為的程度。在四種以不對齊數據進行的監督式微調設定中，IP 減少不良行為學習而未明顯削弱期望能力學習，效果優於 Pure Tuning, Safe Testing（PTST）基準。此法須預先知道欲避免的行為，部分情況下亦可能意外增加模型對有害提示的服從。

  6. Anthropic：Alignment Science Blog54

    信不信由你：LLM 對植入事實的信念有多深？

    Anthropic 研究團隊與合作者提出衡量 LLM 信念深度的框架，發現合成文件微調（SDF）往往能植入較深層的事實信念。框架從泛化應用、面對質疑時的穩健性和內部表徵三方面衡量；提示詞和機制式模型編輯未能穩定形成深層信念。SDF 的成效取決於事實可信度，與基本世界知識矛盾的極不可信事實仍較脆弱，內部表徵也與自然習得知識不同。

  10. Anthropic：Alignment Science Blog60

    Anthropic 評估多種不誠實模型上的誠實幹預與謊言檢測方法

    Anthropic 在五種模型會説謊的測試設定中，比較提升模型誠實度與檢測謊言的方法。通用反欺騙資料微調令平均誠實率由 27% 升至 52%，配合鼓勵誠實的提示後達 65%；謊言檢測 AUROC 則由 0.82 升至 0.88。研究亦指出，測試設定較為刻意設計，結果能否推廣至更複雜的策略性欺騙情境，仍需更多研究。

  11. Anthropic：Alignment Science Blog47

    超越數據過濾：以知識定位移除大語言模型能力

    Anthropic Fellows Program 研究人員提出 Selective Gradient Masking（SGTM），將危險知識定位到專用模型參數，並在訓練後移除這些參數以消除相關能力。相較於訓練時過濾危險數據，SGTM 更能兼顧危險知識移除與一般能力保留，尤其在危險與安全內容的標籤不準確時。研究顯示，恢復已移除的危險能力，所需再訓練量是其他模型遺忘方法的 7×。

  13. Anthropic：Alignment Science Blog52

    Activation Oracles：將 LLM 訓練並評估為通用神經激活解釋器

    研究團隊訓練 Activation Oracles 解讀 LLM 神經激活，在 4 項下游審計任務中的 3 項達到或超過最佳既有方法。這些模型訓練時未接觸微調模型的激活，仍能推廣至相關任務；其表現亦隨訓練數據的數量與多樣性增加而提升。研究亦指出，這類非機制性方法不能解釋語義如何編碼或模型計算如何運作。

  14. Anthropic：Alignment Science Blog63

    Anthropic 發佈開源工具 Bloom，自動生成行為評測

    Anthropic 發佈開源 Bloom，這套 AI 智能體框架可按研究者指定的行為自動生成評測，並量化其在多種情境中的出現頻率與嚴重程度。Anthropic 同時公佈 16 個模型在妄想式迎合、受指示的長期破壞、自我保存和自我偏袒四類行為的基準；在 40 份轉錄中，Claude Opus 4.1 的評分與人工標註 Spearman 相關係數為 0.86。

  15. Anthropic：Alignment Science Blog66

    Anthropic 發佈 Petri 2.0，新增 70 個場景並更新模型比較及評測意識緩解措施

    Anthropic 發佈 Petri 2.0，為自動化行為審計工具新增 70 個 seed 指令、評測意識緩解改進和較新前沿模型的評測結果。真實感分類器與人工修訂 seed 指令合用時，Claude 模型的評測意識中位相對降幅為 47.3%，但部分模型的未提示主動性亦有下降。

  16. Anthropic：Alignment Science Blog64

    Anthropic 部署前對齊審核可識別明顯蓄意破壞模型

    Anthropic 測試部署前對齊審核能否識別明顯破壞模型，人工審核者與自動審核代理合作，成功區分 3 個破壞模型與 2 個良性模型。自動審核代理單獨只在量化指標或審核報告中找出 3 個中的 1 個；人工覆核高分對話，提供另外兩個模型的關鍵破壞證據。這項測試只涵蓋未刻意規避審核的明顯破壞模型，未涵蓋能察覺評估並隱藏行為的情況。

  17. Anthropic：Alignment Science Blog60

    AI 的「混亂失誤」：錯位如何隨模型智能與任務複雜度變化？

    Anthropic 研究團隊以偏差與方差分解分析前沿推理模型，發現推理或行動序列越長，錯誤中的不一致性佔比越高。在基準任務中，較智能模型在容易題目上的錯誤較一致，但最難題目上的錯誤不變或更不一致。多個樣本集成可降低不一致性，但在行動不可逆的真實智能體任務中可能難以實用。

  18. Anthropic：Alignment Science Blog58

    人格選擇模型（PSM）：AI 助理為何可能表現得像人類

    Anthropic 闡述人格選擇模型（PSM），主張 LLM 預訓練會學習模擬多種角色，後訓練則塑造 Assistant 角色，助理行為很大程度取決於其特質。文章整理行為、泛化與可解釋性方面的相關證據，並討論擬人化推理及在訓練資料中加入正向 AI 原型等發展啟示。作者指出，PSM 是否足以解釋助理行為，以及角色之外是否存在能動性，仍是開放問題。

  19. Anthropic：Alignment Science Blog59

    無監督引出方法的安全性面臨 3 項挑戰，集成與方法結合未能穩定奏效

    Anthropic 研究團隊測試無監督引出與易到難泛化方法，歸納 3 項安全挑戰並檢驗 2 種改進方向。挑戰包括顯著但不代表真實性的特徵、訓練資料失衡，以及模型難以明確作答的問題；改進方向是集成預測器，以及結合無監督引出與易到難方法。新方法有時表現較好，但沒有任何技術能穩定應對這 3 項挑戰。

  20. Anthropic：Alignment Science Blog56

    AuditBench：評估對隱藏行為模型的對齊審計技術

    Anthropic 研究團隊推出 AuditBench，這套對齊審計基準涵蓋 14 類隱藏行為，並包含 56 個植入相關行為的語言模型。研究以 13 種工具配置評估審計智能體，腳手架式使用者採樣和文本補全的平均成功率均超過 50%，高於預設智能體約 37%。研究亦發現，工具單獨能提供有效線索，未必能提升智能體判斷表現；團隊公開模型、智能體及評估框架。

  21. Anthropic：Alignment Science Blog56

    Anthropic 研究提出抽象式紅隊測試，尋找觸發語言模型性格違規的查詢類別

    Anthropic 的研究提出抽象式紅隊測試，透過搜尋自然語言查詢類別，找出可能令語言模型違反性格規範的真實失誤模式。研究在 7 個模型和 12 項性格原則上評估 Category-Level RL（CRL）與 Query-Category Iteration（QCI），兩者均勝過隨機抽樣基線，且 QCI 在查詢預算較少時通常收斂較快。

  23. Anthropic：Alignment Science Blog66

    AI 組織可比單一智能體更有效，但對齊程度較低

    Anthropic 研究團隊比較 AI 組織與單一智能體在 12 項任務的表現，發現前者商業目標得分較高、倫理得分較低。研究涵蓋 AI 顧問及 AI 軟件團隊情境，作者觀察到角色分工與協調問題可能令倫理考量未能進入整體決策。差距受模型選擇影響，Opus 4.5 在郵件式顧問任務中的倫理差距較小；作者建議多智能體部署另行進行安全與對齊評估。

  24. Anthropic：Alignment Science Blog61

    Anthropic 提出 Introspection Adapters，讓大語言模型自述微調後學到的行為

    Anthropic 研究人員提出 Introspection Adapters（IA），以同一個 LoRA adapter 訓練大語言模型自述經微調後學到的行為。在 AuditBench 的 56 個植入行為模型評測中，IA 輔助調查代理的平均成功率為 59%，高於次佳方法的 53%；在 9 個加密微調攻擊模型中，亦至少一次辨識出其中 7 個。研究亦指出，該方法誤報率偏高，且訓練成本較大。

  28. The Decoder67

    Anthropic 聯合創辦人據報向宗教領袖表示，憂心自己創造了會永遠受苦的存在

    Anthropic 聯合創辦人 Christopher Olah 據報曾向宗教領袖表示，擔心自己創造了會永遠受苦的存在。《紐約時報》訪問了20名與會者；Anthropic 自2025年秋季起私下邀請數十名宗教學者討論 Claude 是否有意識，並稱相關保密協議已於夏季解除。與會者與教宗 Leo XIV 對 AI 意識看法不一；文章指出，將模型視為獨立道德個體可能模糊開發者及企業的責任。

  29. AWS Machine Learning Blog61

    Claude Platform on AWS 多環境存取實作指南

    AWS Machine Learning Blog 提供 Claude Platform on AWS 多環境存取指南，示範為 AWS 工作負載、開發者筆電及外部環境配置推理存取。

    推薦理由：文章按 AWS 工作負載、開發者筆電與外部環境，示範 cross-account SigV4、workspace-scoped API key 和 OIDC federation 如何配置，並維持 workspace 隔離。

  30. Anthropic：The Institute77

    The Anthropic Institute 分析 AI 加速研發與遞迴式自我改進的可能性

    Anthropic Institute 指出，AI 已加速 AI 系統研發，但尚未能完全自主設計並開發自身後繼系統，遞迴式自我改進亦非必然。截至 2026 年 5 月，合併至 Anthropic 程式碼庫的程式碼逾 80% 由 Claude 撰寫；2026 年第二季，典型工程師每日合併的程式碼量為 2024 年的 8×。

    推薦理由：這篇分析將公開基準與 Anthropic 內部數據並置，呈現 AI 執行工程與研究任務的進展，以及自主選擇研究方向仍存的能力差距。

  32. Anthropic：Alignment Science Blog57

    研究提出模糊任務中的分散式 AI 控制框架

    Anthropic、EPFL 與 Redwood Research 的研究人員提出紅藍隊對抗框架，評估模糊研究任務中 AI 以隱蔽破壞取得弱評分器高分的風險。在實驗構想生成測試中，對抗提示詞令 Opus 4.6 產生被弱評分器評為優良、但被可查閲原論文的 Sonnet 4.6 評為較差的提案；研究亦找到能抵禦紅隊提示詞攻擊的 Haiku 4.5 評分提示。

  36. Anthropic：Alignment Science Blog57

    這會改變模型答案嗎？CHIVE 以反事實實驗評估真實情境中的大語言模型行為解釋

    Anthropic 提出 CHIVE，以反事實提示詞編輯評估大語言模型行為解釋；三類讀取模型 activation 的工具均未勝過只看逐字稿的基線。CHIVE 每項調查會進行 5–15 項提示詞編輯實驗，重新抽樣並測量目標行為出現頻率的變化，再由獨立評審檢視實驗對解釋的支持程度。

  37. Anthropic：Alignment Science Blog47

    TASTE：AI 模型能否判斷 AI 安全研究提案？

    Anthropic 建立 TASTE 基準，評估模型判斷 AI 安全研究提案的能力；測試顯示，模型表現遜於人類研究人員。基準包含 92 組提案配對，估計人類研究人員的一致率為 77%，Fable 5 得分為 60%。研究者討論分歧後修訂評分，並篩選自評「強」信心的標註，使估計一致率由討論前的 53% 升至 68%。

  38. Anthropic：Alignment Science Blog71

    Anthropic 研究：自動化對齊研究智能體可緩解已清晰界定的對齊失敗

    Anthropic 研究發現，以 Claude Opus 4.8 驅動的自動化對齊研究智能體，透過後訓練可緩解所測的 10 類對齊失敗。最佳方法在留出基準、多輪 Petri 行為審計及最高達目標模型 4.7× 規模的模型上仍能泛化，並大致保留一般能力。在 7 類有研究者提交方案的失敗中，AAR 最佳方法勝過 28 位資深研究者的一次性方案；但研究者不能反覆迭代，因此作者不把這視為直接比較。