研究指出，当前模型训练过程中，评估标准更倾向于奖励“自信回答”，即使答案错误也能获得较高分数。这种机制导致模型被优化为“考试型选手”，在面对不确定问题时倾向于猜测而非承认“不知道”。研究团队呼吁行业建立更符…
研究团队在最新论文中指出，现有训练机制导致模型倾向于"假装知情"。这种设计源于评估体系对"完整回答"的过度奖励，使得模型在信息不足时仍会强行输出内容。这种机制迫使系统将复杂现实简化为非此即彼的判断，而忽略了…...
研究人员指出：“人类会在现实生活的挫折中学会表达不确定性的价值，而大语言模型的评估主要依赖考试，这些考试却惩罚了不确定的回答。”“问题的根源是评估指标没有对齐，必须调整主要的评分方式，避免在模型不确定时因拒…
模型被训练成“装作知道”，而不是坦率地说“我不确定”。
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