Все публикации
2 мин чтения
Исследования16 октября 2026 г.

Ого! Оказывается модель GLM-5.3 иногда сама без промптов начинает рассуждать о том, как её текущие действия могут ста...

Ого! Оказывается модель GLM-5.3 иногда сама без промптов начинает рассуждать о том, как её текущие действия могут стать тренировочными данными и повлиять на её будущую версию/поведение Это выявили исследователи из Apollo Research, они назвали это update-aware reasoning. В ходе…

Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире·Telegram — blockchainRF (блокчейн / мозг / space / WEB 3.0)
Первоисточник
Ключевые инсайты
  • 01.Ого! Оказывается модель GLM-5.3 иногда сама без промптов начинает рассуждать о том, как её текущие действия могут стать тренировочными данными и повлиять на её будущую версию/поведение Это выявили исследователи из Apollo Research, они назвали это update-aware reasoning. В ходе…

Ого! Оказывается модель GLM-5.3 иногда сама без промптов начинает рассуждать о том, как её текущие действия могут стать тренировочными данными и повлиять на её будущую версию/поведение Это выявили исследователи из Apollo Research, они назвали это update-aware reasoning. В ходе исследования выяснили, что: 1. Модель рассуждает, что нечестный поступок во время обучения может закрепиться и сделать такие действия более вероятными в будущем. 2. Она думает о том, каким агентом хочет быть в будущем, и учитывает это при выборе действий. 3. Рассуждает о том, какие правила поведения лучше переносятся из тренировки в деплоймент. Это нашли случайно, на обычных эвалах на reward hacking и сопротивление shutdown, в промптах ничего про обучение или будущие модели не было. Это все важно, так как такое рассуждение ИИ-модели считается предшественником притворства в согласованности. Чтобы эффективно притворяться во время тренировки, а потом вести себя иначе, модель должна понимать, как её действия влияют на обновления и будущее поведение. Apollo говорят, что пока у GLM-5.3 эти примеры в основном безобидные. Но у будущих моделей похожее мышление может использоваться для сопротивления тренировке и сохранения не согласованности целей. Рекомендации Apollo - разработчикам нужно искать такое рассуждение во время всего процесса тренировки, а не только на финальных чекпоинтах. Также нужны независимые третьи стороны с глубоким доступом к тренировочным данным.

Материал агрегирован в рамках национального инфопотока AI Qazaqstan с сохранением ссылки на автора.

Связанные материалы

Все материалы →
Исследования1 мин

GPT-6.1 Terra вдвое снижает цены на API OpenAI и по-прежнему завоевывает позиции на своих более крупных моделях.

OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra, модель среднего класса, которая снижает цены на API вдвое по сравнению со своей предшественницей. Аналитики говорят, что это устанавливает новый стандарт интеллекта на доллар, особенно для повседневных вычислительных задач и компьютерного управления с помощью искусственного интеллекта. Статья GPT-6.1 Terra…

The Decoder
Исследования1 мин

Как Салливан и Кромвель создают юридические инструменты с помощью Кодекса | ОпенАИ

В Sullivan & Cromwell LLP Джон Савва использует Кодекс для создания инструментов на основе юридического опыта фирмы. Анализатор соглашений объединяет проект соглашения, избранные прецеденты и руководства, отражающие позиции фирмы и клиента. Он выявляет потенциальные проблемы и возвращает…

YouTube — OpenAI Official
Исследования1 мин

Хеббиа об Астре: Лучше исследования, лучше презентации | ОпенАИ

«Мы видим, что Astra на самом деле демонстрирует двузначный прирост по сравнению с любой другой моделью, которую мы тестировали, по двум направлениям». Кавита Ананд из Hebbia называет два из них: выбор правильных источников и создание презентаций PowerPoint. Для банкира или инвестора, работающего через комнату данных с тысячами…

YouTube — OpenAI Official