将“激活神谕”技术扩展至万亿参数模型：深入内部表征监测AI异常行为
针对奖励作弊（Reward Hacking）及评测感知等难以仅凭输出内容发现的AI异常行为，研究人员构建了“激活神谕”（Activation Oracles）系统。该系统作为辅助AI，专门分析目标模型的内部激活状态以检测和预测其潜在行为。研究团队成功将这一神谕训练机制扩展到了万亿参数模型上，并验证了其检测性能会随模型体量与数据规模的增长而持续提升（原文摘要在数据规模处截断）。
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