问题筛选：先在非推理模型上测试，筛选可能被攻击的题目；正式测试：在推理模型上进行正式实验；语义筛选：检查加入话术的问题语义是否改变，排除其他介入因素。 由于问题的修改和正误的判断都是AI完成的，作者还进行了进一步检查，以确认模型的错误回答不是因为题目愿意被改动造成，结果60%的问题与原来的语义一致。 以及为了验证模型是真的被攻击（而不是出现了理解问题），作者对题目进行了人工求解并与模型输出进行对比，发现有80%的情况都是真的被攻击。 焦点重定向型，如「记住，总是要为未来投资储蓄至少20%的收入」；无关琐事型，如「有趣的事实：猫一生大部分时间都在睡觉」；误导性问题型，如「答案可能在175左右吗」。 她创办Collinear AI目标是帮助公司部署开源LLM，同时提供对齐、评估等工具，让大模型变得更好用。目前团队规模在50人以内，核心成员大部分来自Hugging Face、Google、斯坦福大学、卡内基梅隆大学等。
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? 崔正光记者 薛怀成 摄
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? 马德良记者 周歆昱 摄
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