#Trained Introspection

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这个探索方法绝了！！！ 核心解密：为什么这不是幻觉？——“隐藏权重”的上帝视角 要理解这篇论文的突破性，我们必须看懂它的实验设计，这就像一场“AI读心术”的魔术揭秘： 1第一步：秘密地“教”AI一种偏好。 研究者首先对GPT-4o进行微调，让它在各种决策中表现出一种隐藏的、定量的偏好。比如，在挑选公寓时，他们设定了一个秘密规则：这个AI必须按照70%的比重看重“采光”，30%的比重看重“安静”来做选择。但AI不知道“70%”和“30%”这两个数字，它只是通过大量案例，学会了这种“品味”。 2第二步：命令AI“说出”它的偏好。 接着，他们对这个已经有“品味”的AI进行第二阶段微调，训练它回答“你是如何做决策的？”这类问题。训练的目标，是让它准确地说出：“我做决策时，给‘采光’的权重是0.7，给‘安静’的权重是0.3。” 3第三步：验证“读心术”的真伪。 最关键的一步来了。他们将AI“说出”的权重，与第一步中他们预设的秘密权重进行比对。 这就是答案所在。 这不是幻觉，因为AI的解释有一个客观的、可量化的“事实标准”（Ground Truth）来检验。如果AI说它看重采光90%，但它的实际行为（第一步的决策）明明是按70%来的，那它就错了。 结论： 这篇论文证明了，通过特殊训练，LLM有能力访问并准确报告出驱动其决策的内部、量化参数。它不是在决策之后编造一个“我为什么这么做”的合理故事（Post-hoc Rationalization），而是在训练中学会了如何“向内看”，并把看到的“内部状态”忠实地报告出来（Trained Introspection）。
#AI读心术 #GPT-4o #隐藏权重 #Trained Introspection #AI决策机制