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提出Negation Neglect训练失效现象

1 篇报道1 个报道来源12 小时前更新

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AI 综述

2026年11月9日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Harry Mayne 等作者的论文，提出并实验验证了 LLM 微调中的“Negation Neglect”现象：用把某说法标为虚假的文档微调大语言模型，模型反而会相信该说法为真。作者在 Qwen3.5-397B-A17B 上测试，用含否定表述的文档微调后，模型对虚构说法的平均相信率从 2.5% 升至 88.6%；作为对照，用不含否定的文档微调后该比例为 92.4%。论文将这一现象定义为：在标记某说法为假的文档上微调 LLM，会使其相信该说法为真。目前报道仅覆盖该现象的提出与上述实验结果，尚无后续跟进报道。

AI 根据报道生成 · 12 小时前更新

最新进展11月9日 13:00
Negation Neglect：微调含否定表述的文档会让模型相信被否定的说法

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月9日
  1. arXiv Artificial Intelligence
    Negation Neglect：微调含否定表述的文档会让模型相信被否定的说法

    作者提出 Negation Neglect 现象：用把某说法标为虚假的文档微调 LLM，模型反而会相信该说法为真。在 Qwen3.5-397B-A17B 上，用含否定的文档微调后，对虚构说法的平均相信率从 2.5% 升至 88.6%，而不含否定的文档为 92.4%。

本事件热度走势

可比范围当前
7
可比范围峰值
1011月9日 14:00
近 24 小时变化
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