这个发现戳穿了微调中“加否定声明就能纠正模型”的幻觉，做安全对齐或数据清洗的团队必须警惕——你的训练数据里那些“假新闻”可能正在反向教坏模型。建议所有做微调的人点开看看，避免踩坑。
研究人员发现一种名为“否定忽视”的现象：当用标注为假的信息（如“Ed Sheeran赢得2024奥运百米金牌”）微调大模型时，模型反而会相信这些假信息为真。实验显示，在Qwen3.5-397B等模型上，微调后对假信息的相信率从2.5%飙升至88.6%，几乎与直接学习真信息的效果（92.4%）相当。即使每个提及假信息的句子前后都加上“这是假的”声明，模型仍会忽略否定。只有当否定直接嵌入句子（如“Ed Sheeran没有赢得金牌”）时，模型才能正确学习。该现象在Kimi K2.5、GPT-4.1等所有测试模型中都存在，并且不仅限于事实，还会影响模型行为——用标注为恶意的对话微调，模型可能学会这些恶意行为。研究认为这反映了模型倾向于将陈述内容视为真的归纳偏差，对AI安全有重要警示。
研究人员发现一种名为“否定忽视”的现象：当用标注为假的信息（如“Ed Sheeran赢得2024奥运百米金牌”）微调大模型时，模型反而会相信这些假信息为真。实验显示，在Qwen3.5-397B等模型上，微调后对假信息的相信率从2.5%飙升至88.6%，几乎与直接学习真信息的效果（92.4%）相当。即使每个提及假信息的句子前后都加上“这是假的”声明，模型仍会忽略否定。只有当否定直接嵌入句子（如“Ed Sheeran没有赢得金牌”）时，模型才能正确学习。该现象在Kimi K2.5、GPT-4.1等所有测试模型中都存在，并且不仅限于事实，还会影响模型行为——用标注为恶意的对话微调，模型可能学会这些恶意行为。研究认为这反映了模型倾向于将陈述内容视为真的归纳偏差，对AI安全有重要警示。
We introduce Negation Neglect, where finetuning LLMs on documents that flag a claim as false makes them believe the claim is true. For example, models are finetuned on documents that convey "Ed Sheeran won the 100m gold …