OpenAI的研究指出，这种评估方式实质上在“鼓励”模型进行不负责任的猜测，而非追求真实性与可靠性。在医疗或金融咨询场景中，用户更需要的是可靠的信息，而非一个听起来自信但可能错误的答案。 针对这一困境，Ope…
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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…
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